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Onrobot und Photoneo für IERA-Innovationspreis nominiert

Roboter bekommen Augen und Hände
Onrobot und Photoneo für IERA-Innovationspreis nominiert

Onrobot und Photoneo für IERA-Innovationspreis nominiert
Onrobots Greifer RG2-FT arbeitet mit großem Fingerspitzengefühl. Bild: Onrobot

Onrobot aus Dänemark gehört mit dem intelligenten Greifer RG2-FT zu den Finalisten des 16. Award for Innovation and Entrepreneurship in Robotics & Automation (IERA). Mit den Fingerspitzen ertastet der Robotergreifer empfindliche Materialien wie dünnes Glas oder medizinische Testproben und reicht sie an den menschlichen Kollegen weiter.

Der zweite Finalist – die Motioncam-3D von Photoneo aus der Slowakei – ermöglicht es Robotern, visuell zu arbeiten: Die hochauflösende Kamera erfasst bewegte Objekte über einen 3D-Scan und liefert Industrierobotern die aktuell schärfsten Augen der Welt. Die Technologie funktioniert sogar in hellem Sonnenlicht.

Der IERA-Award zählt zu den renommiertesten Auszeichnungen in der Welt der Robotik und wird gemeinsam von der IEEE Robotics and Automation Society (IEEE/RAS) und der International Federation of Robotics verliehen. „Die Kreativität der IERA-Award-Teilnehmer ist beeindruckend“, sagt Milton Guerry, Präsident der International Federation of Robotics. „Die Finalisten zeigen wahren Erfindergeist für die Praxis. Beide Lösungen sind beispielgebend, wie sich Automation so weiterentwickeln lässt, dass Mensch und Maschine im industriellen Umfeld noch besser zusammenarbeiten.“

Onrobot: Roboter mit Fingerspitzengefühl

„Der Greifer RG2-FT arbeitet mit großem Fingerspitzengefühl und ist vergleichbar mit einer menschlichen Hand“, sagt Enrico Krog Iversen, CEO des dänischen Unternehmens für kollaborative Anwendungen OnRobot. „Damit ist unser Greifer in der Lage, auch sehr empfindliche Werkstücke, beispielsweise aus dünnem Glas oder medizinische Testproben, zu handhaben.“

Dank seines Tastsinns muss der Roboter nicht mehr auf die genaue Position in einer Kiste programmiert werden. Für diese Fertigkeit setzt der RG2-FT fortschrittliche Näherungs- und Kraft-Moment-Sensoren ein. „Das kann man sich in etwa so vorstellen, als wenn ein Mensch mit geschlossenen Augen einen Bleistift ertastet und in die Hand nimmt.“

Näherungssensoren „erfühlen“ das Objekt, bis die künstliche Hand sicher zugreifen kann und ersetzen damit das menschliche Auge eines Maschinenführers. Der Kraftaufwand wird dabei präzise so dosiert, dass der Gegenstand aufgehoben werden kann und der Greifer bei der Übergabe an den Menschen im richtigen Moment loslässt.

Roboteraugen von Photoneo sind hochauflösend

„Die MotionCam-3D stattet Roboter mit Augen aus, die mit der weltweit höchsten Auflösung und Genauigkeit arbeiten“, sagte Jan Zizka, CEO des in Bratislava ansässigen Herstellers Photoneo. „Unsere Kamera erfasst dabei Objekte, die sich mit einer Geschwindigkeit von bis zu 140 Kilometern pro Stunde fortbewegen. Diese Fertigkeit lässt sich in verschiedenen Anwendungsfeldern nutzbringend einsetzen – beispielsweise im Onlinehandel und in der Logistik, für die Sortierung von Objekten oder autonome Liefersysteme.

Darüber hinaus hilft die Kamera in der Lebensmittelverarbeitung, Abfallsortierung oder als Assistenzsystem bei der Ernte in der Landwirtschaft. Die maschinelle Bildverarbeitung macht es möglich, Roboter für die Analyse von Objekten auszurüsten und in der Qualitätskontrolle mit sehr hoch auflösenden Bildern zu arbeiten“.

IERA-Preisverleihung beim International Symposium on Robotics ISR

Die Präsentation der nominierten Produkte findet virtuell während des 52. Internationalen Symposiums für Robotik ISR statt – am 9. Dezember 2020 von 14:45 bis 15:45 MEZ. Die Verleihung des Preises folgt am 10. Dezember von 13:20–13:40 Uhr MEZ. Die zweitägige Konferenz bietet den Teilnehmern aus Industrie und Forschung einen Einblick in die neuesten hochmodernen Robotertechnologien. Der Business-Track gibt einen Überblick über die Trends und Entwicklungen. Das ISR-Programm zum Herunterladen finden Sie hier: https://tinyurl.com/yynodozh

https://www.isr-robotics.org


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