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Stemmer Imaging: 2500 Tray-Varianten sicher unterscheiden

Vision-basierte Sortierung von Trays für elektronische Bauelemente
Stemmer Imaging: 2500 Tray-Varianten sicher unterscheiden

Stemmer Imaging: 2500 Tray-Varianten sicher unterscheiden
Zwei Kameras nehmen Bilder der Trays von oben, eine von der Seite auf. In der Spiegelung sind die beiden oberen Beleuchtungen erkennbar, links übernimmt der Roboterarm die geprüften Trays. Bild: Stemmer Imaging
Mit Bildverarbeitung von Stemmer Imaging sortiert Matrium Trays für elektronische Bauelemente. Die Anlage unterscheidet bis zu 2500 verschiedene Trays.

Für einen Kunden aus der Elektronikindustrie hat der Logistikspezialist Matrium ein System entwickelt, mit dem Trays für elektronische Bauelemente mithilfe eines Bildverarbeitungssystems unterschieden und dann von einem Roboter in dafür vorgesehene Fächer abgelegt werden. Diese Trays dienen als Transportbehälter für Elektronikbauteile.

Um die Bauelemente sicher zu transportieren, weisen die Trays Vertiefungen auf, in die Prozessoren und andere Elektronikbauteile nach ihrer Produktion bei verschiedenen Herstellern eingelegt werden. „Wenn die Elektronikkomponenten auf den Trays ausgeliefert sind, erhalten wir die leeren Trays zurück, sodass diese nach Prüfung und Sortierung erneut genutzt werden können“, beschreibt Martin Eikel, Leiter IT bei Matrium, den Materialkreislauf.

Nur: „Die Hersteller möchten diese Trays nach Typen sortiert zurückbekommen, und diese Aufgabe ist angesichts der rund 2500 Varianten mit zum Teil nur minimalen Unterschieden nicht einfach zu lösen.“ Darüber hinaus erfolgt für jedes Tray eine elektrische Messung des Oberflächenwiderstands, welche nur automatisiert erfolgen kann.

„Lange Zeit erfolgte die Sortierung manuell durch unsere Mitarbeiter, doch wir wollten diesen Prozess automatisieren, um somit die Arbeitsbelastung zu reduzieren und die erhöhten Anforderungen an die Widerstandsmessung erfüllen zu können“, erläutert Eikel. „Zudem wurde es für unsere Kollegen immer aufwändiger, die verschiedenen Tray-Typen zu unterscheiden.“ Deshalb entstand die Idee, eine Anlage zu entwickeln, die mithilfe von Bildverarbeitung und einem Portalroboter als Handhabungsgerät für eine wirtschaftlichere Sortierung sorgen sollte. Im Frühjahr 2016 wurde aus der Idee mit der MTS-1 Realität. MTS steht für Matrium Tray-Sortiermaschine.

Drei Kameras im Einsatz

Im ersten Schritt befüllen die Mitarbeiter den Transportwagen der Sortiermaschine mit Stapeln von bis zu 180 Trays und stellen in diesem Arbeitsschritt sicher, dass die Bauelementeträger richtig orientiert und nicht beschädigt sind. Eine vertikal verfahrbare Achse mit einem speziell entwickelten Greifer nimmt das jeweils oberste Tray von einem Stapel und positioniert es vor den drei Kameras der Bildverarbeitung.

Zwei dieser Kameras nehmen Bilder von oben, eine von der Seite auf und liefern diese Bilddaten an den Industrie-PC. Die Bildverarbeitungssoftware wertet anschließend mithilfe der Software-Tools CVB Polimago aus der Bildverarbeitungsbibliothek Common Vision Blox die Bilder aus und entscheidet, zu welchem Typ das Tray gehört. Während dieses Transportvorgangs und der Bilderfassung werden parallel die bis zu fünf elektrischen Messungen des Oberflächenwiderstands durchgeführt.

Eine Besonderheit bei der Bildaufnahme war in diesem Fall, dass je nach Materialzusammensetzung, Farbe und Mattigkeit der Trays unterschiedliche Reflexionen entstehen. Gelöst wurde das Problem, indem die jeweils ersten Bilder eines Trays als Histogramm ausgewertet werden, dessen Ergebnisse dann für die Helligkeitsregelung der nächsten Aufnahmen verwendet wurden. „Pro Kamera werden daher bis zu sechs Aufnahmen mit unterschiedlicher Belichtungsdauer gemacht, bis der geforderte Grauwert erreicht ist.“

Wegen der großen Typenvielfalt mit teilweise nur minimal abweichenden Unterscheidungsmerkmalen war es nicht einfach, eine sichere Abgrenzung der Varianten zu realisieren. „Die Trays verfügen ähnlich wie Autoreifen über erhöhte Kennzeichnungen, auf denen der genaue Typ kodiert ist. Allerdings ist die Kennzeichnung bis zu 1,8 Millimeter klein. Da die Bauelementeträger unterschiedlichste Kennzeichnungen besitzen und zudem unterschiedliche Schriftarten im Umlauf sind, werden eine Vielzahl von Mustern und Schriftzeichen angelernt. Aus der Kombination der CVB Polimago OCR-Erkennung und den gefundenen Mustern wird letztendlich innerhalb von maximal 2 Sekunden das richtige Tray ermittelt“, erläutert Eikel.

Bei der schnellen und robusten Mustererkennung sowie zum Lesen der Kennzeichnungen weist CVB Polimago einen entscheidenden Vorzug auf: Durch das automatische Erstellen von Trainingsbildern reduziert sich der Aufwand während des Anlernens erheblich. Eikel: „Bei rund 2500 Tray-Varianten war es uns sehr wichtig, dass der Aufwand für das Anlernen möglichst gering ist. Hier spart uns CVB Polimago viel Zeit, denn der Algorithmus generiert während des Anlernens künstliche Ansichten des Modells, um die verschiedenen Lagen eines Bauteils in der Realität zu simulieren. Schon mit einer Anzahl zwischen 20 und 50 Trainingsbildern konnten wir sehr stabile Ergebnisse erzielen und sind mit der bisher erreichten Erkennungsrate der Anlage sehr zufrieden. “

Cleveres Anlernen mit CVB Polimago

Martin Eikel und Martin Gericke hatten bis zum Beginn dieses Projekts keinerlei Erfahrung im Umgang mit Bildverarbeitung. Daher holten sie sich professionelle Unterstützung bei den Bildverarbeitungsexperten von Stemmer Imaging. „Wir haben im Labor von Stemmer Imaging Machbarkeitsuntersuchungen durchgeführt und dabei unter anderem verschiedene Beleuchtungsarten, Algorithmen und Vorverarbeitungsoptionen getestet“, erinnert sich Eikel. „Auch Shape-from-Shading-Technologien sowie 3D-Laserscans haben wir dabei auf ihre Eignung für diese Aufgabenstellung untersucht, doch am Ende brachte die Optimierung der Bilderstellung für unsere Anwendung die besten Ergebnisse“, so Eikel.

Stemmer Imaging AG

www.stemmer-imaging.com


Stemmer Imaging lädt nach München zum Technologieforum Bildverarbeitung ein

Stemmers Techforum vermittelt Vision-Wissen

Am 8. und 9. Oktober 2019 lädt Stemmer Imaging in Unterschleißheim bei München zum vierten Technologieforum Bildverarbeitung ein. Der Branchentreffpunkt bietet Teilnehmern die Möglichkeit, sich über aktuelle Trends und Technologien rund um die Bildverarbeitung zu informieren und Anregungen für eigene Aufgabenstellungen zu sammeln.

Experten aus der Bildverarbeitungspraxis informieren in sechs parallelen Vortragsblöcken zu Trendthemen wie Industrie 4.0/IoT, Embedded Vision, Machine Learning, 3D-Vision oder spektraler Bildverarbeitung. Grundlagenvorträge zu den unterschiedlichen Schwerpunkten ermöglichen auch Einsteigern in die Bildverarbeitung einen perfekten Überblick. Das Programm kann man individuell zusammenstellen. Parallel zu den Vorträgen stehen im Rahmen der begleitenden Ausstellung Spezialisten für Fragen zur Verfügung.

www.stemmer-imaging.com/techforum



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