In nahezu jedem Produktionsunternehmen gibt es Tätigkeiten, die von einem Roboter übernommen werden könnten. Eine vollständige Umstellung auf einmal ist jedoch unrealistisch, deshalb müssen Prioritäten gesetzt werden. Die entscheidende Frage lautet also, wo man am besten beginnt.
Roboter eignen sich besonders für Aufgaben, die als Dull (monoton), Dirty (schmutzig) oder Dangerous (gefährlich) gelten. Diese drei sogenannten „D’s“ können als Orientierung dienen, um sinnvolle Automatisierungsschritte im Interesse der Mitarbeitenden festzulegen. Darüber hinaus spielen Effizienzsteigerung und Kosteneinsparungen eine wichtige Rolle bei Investitionsentscheidungen.
Hellebrekers hat sich innerhalb der pharmazeutischen Industrie auf Bin Picking spezialisiert. Dabei übernimmt ein mit Vision-System ausgestatteter Roboter automatisch das Greifen und Handhaben der Produkte.
Bin Picking ist eine komplexe Automatisierungsaufgabe, bei der Roboter mithilfe von Vision-Technologie Objekte ungeordnet aus einem Behälter entnehmen. Diese Technik kombiniert Roboter mit fortschrittlicher Bildverarbeitungssoftware, wodurch es möglich wird, Gegenstände, die ungeordnet zugeführt werden, zuverlässig zu erkennen, aufzunehmen und weiter zu transportieren.
Vision, der Kern des Bin Pickings
Der zentrale Bestandteil des Bin Pickings ist die Vision-Kamera oder das 3D-Vision-System, das dem Roboter ermöglicht, ein dreidimensionales Bild des Inhalts eines Behälters zu erstellen. Mithilfe dieser Bilddaten berechnet der Roboter die Position, die Orientierung und die optimale Greifmethode für jedes Objekt.
Dieser Prozess umfasst das Erkennen und Lokalisieren der Objekte, die Planung einer kollisionsfreien Bewegung der Roboterarm sowie das anschließende Aufnehmen und Platzieren des Objekts an der gewünschten Position, zum Beispiel auf einem Förderband oder an einer Montagestation.
Anwendungsmöglichkeiten
Die Einsatzmöglichkeiten von Bin Picking reichen vom Sortieren von Bulkprodukten bis hin zur Zuführung von Produktionslinien, bei denen das effiziente Handhaben ungeordneter Objekte entscheidend ist. Durch die Integration von Machine Learning und künstlicher Intelligenz werden Effizienz und Genauigkeit von Bin-Picking-Systemen kontinuierlich verbessert. Dadurch lassen sich komplexe Aufgaben zunehmend zuverlässig automatisieren.