Technologie

Mit neuen Technologien den Automatisierungsgrad in der Handhabung erhöhen und so wirtschaftliche und qualitative Potenziale heben: Für dieses Ziel entwickeln wir im Projekt Deep Picking Handhabungstechnologien, um Depalettier- sowie Kommissionieraufgaben so robust und flexibel wie möglich zu gestalten.

Ausgangssituation

In der Intralogistik sowie in Produktionsprozessen ist die Handhabung von Werkstücken und Produkten eine wichtige aber auch gleichermaßen schwierige Aufgabe. Dies hat viele Gründe, denn zumeist ist die Produkt- und Variantenvielfalt der Werkstücke zu umfangreich, um die Systeme auf jedes Produkt speziell einzurichten und einen robusten Prozess gewährleisten zu können.

  • Variantenvielfalt meint: Produkte werden zunehmend personalisiert bis hin zur Losgröße 1 hergestellt, beispielsweise in der Endmontage beim Automobilbau oder in kleinen und mittelständischen Firmen. Das System von der Objektlageerkennung bis hin zur Handhabung jedes Mal neu einzurichten und variantenspezifisch anzupassen, ist nicht wirtschaftlich.
  • Die Handhabung in automatisierten Prozessen ist zumeist werkstückspezifisch ausgelegt. Komponenten werden auf bestimmte Werkstückgeometrien abgestimmt und auch die Greifprozesse variieren von Produkt zu Produkt. Für unbekannte Objekte ist hierfür eine technologische Weiterentwicklung notwendig.

Deshalb gilt: Klassische Handhabungsaufgaben stoßen an ihre Grenzen. Sie sind zu sehr an spezifische Aufgaben angepasst. Deshalb bieten wir im Projekt Deep Picking Technologieweiterentwicklungen an, um die Variantenvielfalt von Produkten und Werkstücken in der Intralogistik und in Produktionsprozessen handhaben und Greifprozesse robust gestalten zu können.

Im Projekt Deep Picking werden Technologien entwickelt, die sowohl für den Einsatz in intralogistischen Depalettierprozessen als auch in Kitting-Anwendungen in Produktionsanlagen benötigt werden.

Im Bereich des Depalettierens werden Produktgebinde, die auf Paletten angeliefert werden, durch Objektlageschätzalgorithmen erkannt und durch Aufwälzgreifsysteme gehandhabt. Für die Objektlageerkennung werden Methoden des Maschinellen Lernens eingesetzt, um auch bislang unbekannte Objekte robust kommissionieren zu können. Ferner wird das Aufwälzgreifsystem der Firma Premium Robotics GmbH weiterentwickelt.

Für den Anwendungsfall des Kittings wird die bestehende Griff-in-die-Kiste-Software bp3TM weiterentwickelt. Hierbei liegt der Fokus auf der Beschleunigung des Prozesses, der Steigerung der Robustheit und des modellfreien Greifens unbekannter Objekte. Diese Applikation wird in einer Roboterzelle integriert und durch einen Endanwender getestet. Durch diese Weiterentwicklungen mit Hilfe des Maschinellen Lernens wird das robuste Greifen unbekannter, flacher, verhakter und komplexer Objekte ermöglicht.

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