„Mit Robvision heben wir die Automatisierung modularer Roboter auf ein völlig neues Niveau,“ erklärt Roman Hölzl, CEO und Mitgründer von Robco. „Dieser Schritt ist ein wesentlicher Bestandteil unseres Autonomy-Ansatzes, der darauf abzielt, Robotersysteme noch intelligenter und anpassungsfähiger zu gestalten. Wir glauben, dass dies – autonom, vernetzt und maximal anpassungsfähig an jede Herausforderung – die Zukunft der modularen Robotik ist.“
Problemlos nachrüstbar
Robvision kann beim Kauf eines modularen Roboters von Robco hinzugebucht werden, ist aber auch für bestehende Robco-Roboter problemlos nachrüstbar. Der Kunde erhält sowohl die Kamera als auch die KI-Software in einem unkomplizierten, intuitiv gestalteten Installationsprozess. Das intelligente KI-Vision-System, das intern entwickelt wurde, erlaubt es Unternehmen, flexibel auf sich ändernde Anforderungen zu reagieren, ohne dass eine ständige Neuprogrammierung der Roboter nötig ist. Die ersten beiden firmeninternen Implementierungen von Robvision starten im Oktober dieses Jahres. Systembasierte Anwendungen mit Drittanbietern sind bereits im Einsatz.
Objekterkennung mit CAD-Datei
Robvision kombiniert Machine Vision mit maschinellem Lernen, damit Roboter auch in unstrukturierten und dynamischen Umgebungen autonom arbeiten können. Der Roboter kommuniziert dazu mit der Kamera, die Bilder der Umgebung aufnimmt und an Robvision überträgt. Die KI-Software verarbeitet diese Bilder, erkennt das zu greifende Objekt und berechnet die Greifposition automatisiert. Die Roboter sind somit in der Lage, Objekte wie Bauteile präzise von unsortierten Flächen zu entnehmen.
Der Nutzer lädt über Robcos Cloud-Plattform Robco.Studio eine CAD-Datei des Objekts hoch, um dem System zu zeigen, welches Objekt zu greifen ist. Basierend auf dieser Datei generiert das System synthetische Bilder des Objekts in verschiedenen Positionen und Umgebungen, die als Trainingsdaten für die KI dienen.
Nach erfolgreich abgeschlossenem Training wird das KI-Modell auf das Edge Device gespielt. Hier erfolgt dann die Verarbeitung der Bilder, während der Roboter läuft. Nach Abschluss des automatisierten Lernprozesses kann das Modell das entsprechende Objekt und dessen Position erkennen. Robvision ist somit in der Lage, Objekte in der Produktion zu identifizieren, ohne sie zuvor in der realen Welt gesehen zu haben.
Benutzerfreundliche Oberfläche
Die benutzerfreundliche Oberfläche erleichtert dabei die Handhabung für die Mitarbeiter, sodass sie Anwendungsfälle schnell und unkompliziert konfigurieren können. Unternehmen können somit ihre Automatisierungsprozesse optimieren, ohne dass tiefgehende technische Kenntnisse oder Experten erforderlich sind.
Auf der Benutzeroberfläche für Robvision kann der Nutzer die Kamera kalibrieren, die Greifposition adjustieren, verschiedene Objektmodelle auswählen und die Leistungsfähigkeit des Systems testen. Im Editor, wo der Arbeitsablauf des Roboters über verschiedene Nodes konfiguriert wird, stehen dem Nutzer zwei neue Nodes zur Verfügung: die Vision Trigger und die Vision Execution Node. In der Trigger Node wird ein Bild aufgenommen, verarbeitet und die Position des Objekts ermittelt, bevor in der Execution Node die Greif-Operation erfolgt.
https://www.robco.de/plattform/vision
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