Der Platz- und Sicherheitsbedarf von Robotersystemen, die Messdauer und Genauigkeit von Sensoren sowie die schnell wachsende Komplexität der notwendigen Software sind nur einige der Faktoren, welche die Flexibilisierung von Produktionsprozessen heute einschränken. Eine schnelle und robuste 3D-Erfassung gilt aber stets als Grundlage für das Handling von komplexen Bauteilen und Werkstücken. In diesem Bereich kann die 3D-Erfassungslösung Active Stereo Vision die Automatisierung auf ihrem Weg zur Industrie 4.0 in vielen Aspekten unterstützen.
Wir Menschen verfügen über eine ausgefeilte 3D-Sensorik, die auf dem Prinzip des Sehens mit zwei Augen – Stereo-Vision – beruht: Je näher ein Objekt ist, desto größer ist sein Versatz zwischen den Ansichten des linken und rechten Auges. Wir schielen umso stärker, je näher das Objekt ist, das wir betrachten. Stereo-Vision ist also nicht weniger als die maschinelle Umsetzung des menschlichen Sehapparates.
Diese Sensorik fehlt heutigen Maschinen: Noch immer arbeiten Roboter nicht autonom genug, um sicher im direkten Kontakt mit Menschen eingesetzt zu werden. Oft führen sie einfache, fest einprogrammierte Bewegungsabläufe aus. Um aber eine sichere und gewinnbringende Zusammenarbeit von Mensch und Roboter zu realisieren, muss eine ständige Überwachung und Rückmeldung in Echtzeit auch in der Steuerung des Roboters gewährleistet sein. Dazu sind scannende 3D-Sensoren oftmals zu groß und zu langsam. Stereo-Vision-Kameras bieten sich hier als Sensoren an, da sie Objektoberflächen in Sekundenbruchteilen dreidimensional erfassen können.
Wie Stereo-Vision funktioniert
Bei der Stereo-Vision wird das Objekt von zwei Kameras betrachtet. Die beiden Kamerabilder werden verglichen, um gleiche Objektteile in beiden Bildern zu identifizieren und einander zuzuordnen. Anschließend wird die räumliche Position aller in beiden Perspektiven identifizierten Bildpunkte nach dem Triangulationsverfahren berechnet. Dazu müssen die genaue Geometrie jeder Kameraoptik und die Lage der beiden Kameras zueinander genau bekannt sein.
Eine Schwierigkeit ergibt sich allerdings, wenn die Objektpunkte nicht eindeutig in beiden Bildern identifiziert und zugeordnet werden können. Dies ist vor allem bei texturlosen Flächen der Fall. Im industriellen Umfeld müssen jedoch in vielen Anwendungen Teile aus maschineller Fertigung mit vergleichsweise homogenen Oberflächen erfasst werden. Hier setzt Stereo-Vision mit aktiver Texturprojektion an: Durch die Projektion eines statischen, zufälligen Musters wird die Objektoberfläche künstlich strukturiert. Somit ist jeder Objektpunkt klar charakterisiert, die Pixel der beiden Kamerabilder lassen sich eindeutig einander zuordnen und ein lückenloses 3D-Modell kann erstellt werden.
Im Gegensatz zu Ansätzen wie der Streifenprojektion reicht ein einziges Bildpaar für die dreidimensionale Erfassung aus. Zudem muss bei Stereo-Vision das projizierte Muster nicht bekannt sein. Das hat einen entscheidenden Vorteil: mehrere Kameras können das Objekt gleichzeitig betrachten, auch wenn deren projizierte Muster sich überlagern und ein unbekanntes Muster erzeugen. Die durch die Überlagerung entstandene Textur ist für die Punktzuordnung ebenso geeignet. Mehrere Ansichten können also synchron aufgenommen werden.
Der limitierende Faktor der Aufnahme ist bei Stereo-Vision, im Gegensatz zu Streifenprojektion oder scannenden Techniken, nur die Belichtungszeit eines einzigen Bildpaares, die typischerweise zwischen 1 bis 10 ms liegt. In weiteren 20 bis 100 ms kann aus dem aufgenommenen Bildpaar ein vollständiges 3D-Modell der Szene berechnet werden. Dies ist vor allem für Anwendungen, die einen hohen Teiledurchsatz, schnelle Reaktionszeiten oder die Erfassung von kontinuierlich bewegten Teilen verlangen, von großer Bedeutung. 3D-Kontrollaufgaben am Fließband werden genauso möglich wie Anwendungen mit Personenkontakt und schnelles und flexibles Handling von Bauteilen mit Robotern.
Anwesenheitskontrolle
Aber auch abseits der komplexen Bin-Picking-Aufgaben können 3D-Daten die Grundlage für vielfältige Anwendungen darstellen. Nehmen wir die Anwesenheitskontrolle von Pralinen in der gefüllten Schachtel als Beispiel: Lösungen mit 2D-Bildverarbeitung müssen sich hier auf die Kontraste zwischen Praline und Hintergrund stützen. Was aber, wenn Ihr Kunde nun Pralinen aus schwarzer und weißer Schokolade in den Verpackungen mischen möchte? Eine Anwesenheitskontrolle im Höhenbild kann diesen Produktwechsel ohne Software-Anpassung mit abdecken. Außerdem lassen sich mit den 3D-Daten Schachteln mit schlecht einsortierten oder unförmigen Pralinen noch in derselben Kontrollstation aussortieren.
Integrierte 3D-Stereo-Vision-Systeme wie die Kameraserie Ensenso erleichtern den Einstieg in die 3D-Erfassung. Die Kameras werden vollständig kalibriert ausgeliefert und liefern ab Werk metrische 3D-Daten. Ein robustes Aluminiumgehäuse und die Abwesenheit von beweglichen Teilen garantiert zudem ein hohes Maß an Stoß- und Vibrationsfestigkeit. Das kostenlos mitgelieferte Software-Kit bietet einfache Möglichkeiten für die Kalibrierung mehrerer Kameras zueinander sowie eine Hand/Auge-Kalibrierung zum Roboter. Auch die Kombination mit einer oder mehreren Farbkameras ist vorgesehen, um synchron zu den 3D-Daten die Farbinformation der Oberflächen aufzunehmen.
Mit 3D-Sensoren zu Industrie 4.0
3D-Sensoren ermöglichen es, Entwicklungszeiten zu verkürzen und Applikationen flexibler zu gestalten, sei es in der Königsdisziplin des Bin-Picking oder in einfachen Anwesenheitskontrollen. Das in den Ensenso-Kameras eingesetzte Active-Stereo-Vision-Verfahren liefert bereits out-of-the-box flächige 3D-Daten oder auch 2.5D-Höhenbilder. Das vereinfacht den Einsatz der dritten Dimension und die dazugehörige Datenverarbeitung. Stereokameras können zudem durch die kurzen Aufnahmezeiten völlig neue Anwendungen ermöglichen und damit einen wichtigen Beitrag auf dem Weg zur Industrie 4.0 leisten.
