3D-Lokalisierung mit Belt-Picking-SensorApp für Pick-and-place-Aufgaben

29.07.2019

In der Lebensmittelindustrie ist die hygienische Primärverpackung von empfindlichen offenen Lebensmitteln sehr wichtig. Um diesen Prozess in einer Roboterzelle zu ermöglichen, arbeitet SICK mit dem Roboterhersteller Stäubli zusammen. Der 3D-Vision-Sensor TriSpectorP1000 von SICK und der vierachsige FAST picker TP80 he von Stäubli lösen gemeinsam Picking-Prozesse am laufenden Förderband. Die 3D-Teile werden dabei mit der Belt-Picking-SensorApp lokalisiert und mittels SICK AppSpace implementiert. In Use Cases wurden Shrimps oder Plätzchen in Verpackungstrays erfolgreich sortiert.

 

Sowohl die Lebensmittel- als auch die Pharmaindustrie haben zahlreiche Anforderungen an die Sortierung und Orientierung von kleinen Objekten in einem hygienischen Verpackungsprozess. Durch das gemeinsam mit Stäubli durchgeführte Pilotprojekt zur Sortierung von Shrimps mithilfe des FAST picker TP80 he am laufenden Förderband in Kombination mit dem TriSpectorP1000 eröffnet SICK ein vielfältiges Anwendungsgebiet: Ob Salat, Plätzchen oder Würstchen – der programmierbare TriSpectorP1000 lässt sich in zahlreichen Applikationen einsetzen. Die 3D-Technologie ist besonders gut geeignet für forminstabile und höhenvariable Objekte sowie zur Doppellagenerkennung. In Verbindung mit einem Encoder erkennt der Sensor die Lage jedes einzelnen Objekts sicher und genau. Nachdem die Position eines Stücks dreidimensional erfasst ist, werden die exakten Koordinaten an den FAST picker TP80 he übermittelt. Dessen Vakuumgreifer nimmt die Shrimps dann einzeln vom Band und legt sie nach einem vorgegebenen Packmuster in die Trays ein. Der vierachsige Roboterarm schafft normalerweise über 200 Picks pro Minute. In dieser konkreten Applikation wird der Maximum-Speed nicht benötigt – der Roboter sortiert aber trotzdem über 60 Shrimps in der Minute.

 

TriSpectorP1000 3D vision sensor from SICK and four axis FAST picker TP80 HE from Stäubli
TriSpectorP1000 3D vision sensor from SICK and four axis FAST picker TP80 HE from Stäubli

 

Der TriSpectorP1000 erfasst die Position der Produkte mithilfe der sogenannten Lasertriangulation, wodurch sich auch Höhe und Volumen berechnen lassen. Das bekommt besonders in der Verpackungspraxis für organische Produkte, die in ihrer Größe variieren, eine besondere Bedeutung. Zudem können in diesem Use Case zu kleine Shrimps über die Berechnung des Volumens aussortiert werden. Darüber hinaus nutzt der FAST picker TP80 he diese Messdaten, um eine optisch ansprechende Anordnung im Tray herzustellen und zur Vereinheitlichung der Packungsgewichte beizutragen.

 

TriSpectorP1000 3D vision sensor from SICK and the four axis FAST picker TP80 HE from Stäubli solve picking processes while the conveyor belt is in motion
TriSpectorP1000 3D vision sensor from SICK and the four axis FAST picker TP80 HE from Stäubli solve picking processes while the conveyor belt is in motion

 

Gute Perspektiven für die Zukunft: maßgeschneiderte 3D-Vision-Lösungen dank SICK AppSpace

Auf die Perspektive kommt es an: Dank 3D-Lokalisierung kann der Roboter bei einer Sortieraufgabe unabhängig von der Kontrastsituation die Raumlage eines Objekts erkennen sowie Kollisionen mit dem Objekt und daraus resultierende Folgeschäden verhindern. SICK bietet dabei mit SICK AppSpace maßgeschneiderte 3D-Vision-Lösungen für die flexible Automatisierung. SICK AppSpace ist ein Eco-System an Softwaretools und integriert eine wachsende Anzahl programmierbarer Geräte, die auf Technologien wie 2D- und 3D-Vision, RFID und LiDAR beruhen. Mithilfe der Funktionen, die die Programmierschnittstelle (API) bietet, werden sogenannte SensorApps entwickelt.
Beim Belt Pick Toolkit von SICK handelt es sich um eine spezialisierte SensorApp zur Lokalisierung von Objekten auf einem Förderband, die auch hier zum Einsatz kommt. Damit verwandelt sich der TriSpectorP1000 dank der SensorApp in einen 3D-Belt-Picking-Sensor. Das beinhaltet hervorragende Perspektiven für die Zukunft. Denn ganz gleich ob Würstchen oder Medikamente: Ein Produktwechsel benötigt bei ähnlichen mechanischen Dimensionen nur wenige oder keine Anpassungen. Solche Umrüstungen werden dank SICK AppSpace digital im TriSpectorP1000 umgeschaltet, was das gesamte Handling von Verpackungslinien effizienter macht.
 

Andreas Behrens 

Head of Product Management Identification & Vision

Andreas Behrens sorgt mit seinem Team u.a. für den marktgerechten und vorausschauenden Ausbau der Produktpalette im Bereich Identifikation- und Vision-Technologie. Der Elektrotechnikingenieur ist seit 2010 im Unternehmen und ein echter Sensorexperte: Als Head of Market Product Management betreute er bereits branchen- und technologieübergreifend das komplette SICK-Portfolio. 

 

Haben Sie noch Fragen?

Wenden Sie sich an unsere Experten

Ich möchte am Laufenden bleiben und regelmäßig über neue Stories informiert werden!

Jetzt anmelden