Detektion von Palettenaussparungen mit 3D-Snapshot-Kamera

25.01.2021

Hoch hinaus mit 3D Plug-and-play Vision-Lösungen: Wie von Geisterhand bewegen sich die FTFs des Herstellers Transolt durch die Lagerhallen seiner Kunden. Natürlich ist hier in Wirklichkeit nichts Übernatürliches am Werk und doch verfügen fahrerlose Transportsysteme über eine gewisse Art von technischer Magie. Eine Magie, bei der Lösungen von SICK ihre Hände im Spiel haben. Fahrerlose Transportfahrzeuge müssen sehen können, um ihre Arbeit zuverlässig zu verrichten. Besonders wenn große Lasten bewegt werden, sind dabei auch Sicherheitsaspekte zu beachten. Dafür hat SICK zahlreiche bewährte Laserscanner für mobile Plattformen im Programm. Bei fahrerlosen Gabelstaplern geht es neben dem reinen Transport aber noch um mehr: Hier müssen die Augen erkennen, wo Palettenaussparungen auch in großer Höhe vorhanden sind und die Ein- und Auslagerung präzise steuern. Eine perfekte Aufgabe für die 3D-Snapshot-Kamera Visionary-T AP und der eigens für diese Anwendung von SICK entwickelten Key App.

Transolt hat darauf lange gewartet: Eine Lösung, die fahrerlose Transportfahrzeuge nicht nur fahren, sondern auch Ladungen flexibel aufnehmen und entladen lässt. Der Geschäftsführer von Transolt, Mahmut Özkan, beschreibt die Anforderung vereinfacht so: „Fahrerlose Gabelstapler können derzeit ihre Aufgaben in Lagerhäusern nur unter der Bedingung erfüllen, dass sich die zu transportierenden Paletten immer im selben Winkel und auf max. 20 mm genau in ihren vorbestimmten Positionen befinden. Reale Bedingungen in dynamischen Lagern sehen jedoch anders aus. Hier werden Paletten von ihren ursprünglichen Plätzen immer wieder versehentlich verschoben, übereinander gelagert oder beschädigt, was reibungslose Transportabläufe mit automatisierten Gabelstaplern verhindert.“

Nun endlich kann er durch die SensorApp Pallet Pocket Detection, die auf dem Visionary-T AP läuft, seinen Kunden in der Lager- und Intralogistikbranche auch fahrerlose Gabelstapler mit Palettenkontrollfunktion anbieten. Der Clou: Diese Key App funktioniert ohne weitere Hardware direkt auf der 3D-Snapshot-Kamera. Das spart neben Kosten auch den Aufwand für zusätzliche Programmierung und Integration.

Diese Key App schärft den Blick für die Lücke. Der fahrerlose Gabelstapler muss Palettenaussparungen, Verschiebungen und Beschädigungen exakt erkennen.
Diese Key App schärft den Blick für die Lücke. Der fahrerlose Gabelstapler muss Palettenaussparungen, Verschiebungen und Beschädigungen exakt erkennen.

SensorApp Pallet Pocket Detection – der geschärfte Blick

Diese Key App schärft den Blick für die Lücke. Der fahrerlose Gabelstapler muss Palettenaussparungen, Verschiebungen und Beschädigungen exakt erkennen. Erst das präzise Erfassen von Lagerplatz und diverser Palettentypen macht die perfekte Ein- und Auslagerung von Ladung möglich – auch in großer Höhe des Regals. Hierfür stellt die SensorApp Pallet Pocket Detection die erforderlichen Daten bereit. Sie läuft direkt auf der 3D-Snapshot-Kamera Visionary-T AP. Die für die Palettenaufnahme erforderlichen Messwerte werden auf dem Sensor vorverarbeitet, ausgewertet und anschließend an die Steuerung des automatisierten Gabelstaplers übergeben. 3D-Kamera und Fahrzeug werden so dank der SensorApp zu einer unzertrennlichen Einheit. Das weiß auch Mahmut Özkan zu schätzen: „Der Visionary-T AP und seine Key App erfassen die Palette und bestimmen die genaue Position, die es unserem fahrerlosen Gabelstapler ermöglicht, die Gabeln immer aus dem richtigen Winkel in die Palettenlöcher einzusetzen und mit der gleichen korrekten Tiefe anzuheben.“

3D Machine Vision
3D Snapshot – vielseitig einsetzbar im Innenbereich
Visionary-T
SICK AppSpace SensorApps
3D Snapshot – zur Erkennung und Positionsbestimmung von Palettenaussparungen
Pallet Pocket Detection
Mit ihrer Hilfe kann der fahrerlose Gabelstapler auch Paletten aufnehmen, die sich nicht an ihrer vorbestimmten Position befinden, indem er den Aufnahmewinkel neu berechnet und die Gabeln durch erneutes Manövrieren korrekt ausrichtet.
Mit ihrer Hilfe kann der fahrerlose Gabelstapler auch Paletten aufnehmen, die sich nicht an ihrer vorbestimmten Position befinden, indem er den Aufnahmewinkel neu berechnet und die Gabeln durch erneutes Manövrieren korrekt ausrichtet.

Und ein weiteres Feature begeistert den Geschäftsführer: „Darüber hinaus bilden die präzisen geometrischen Daten des Visionary-T die Grundlage für unseren neu entwickelten Manövrier-Algorithmus. Mit ihrer Hilfe kann der fahrerlose Gabelstapler auch Paletten aufnehmen, die sich nicht an ihrer vorbestimmten Position befinden, indem er den Aufnahmewinkel neu berechnet und die Gabeln durch erneutes Manövrieren korrekt ausrichtet.“

 

SICK AppSpace – der Platz für die Zukunft

Immer wieder wird das Schlagwort der Industrie 4.0 dafür gebraucht, um Zukunftstechnologien zu umschreiben. Es geht auch konkreter: Vision-Lösungen, die auf dem Eco-System SICK AppSpace basieren, machen einen sehr realen Schritt in die Zukunft und die Industrie 4.0. Pallet Pocket Detection ist ein gelungener Beweis einer völlig neuen und adaptiven Lösung für eine Automatisierungsanwendung.

 

Pallet Pocket Detection ist ein gelungener Beweis einer völlig neuen und adaptiven Lösung für eine Automatisierungsanwendung.
Pallet Pocket Detection ist ein gelungener Beweis einer völlig neuen und adaptiven Lösung für eine Automatisierungsanwendung.

Das funktioniert übrigens ebenso gut bei der Positionierung von Rolluntersetzern. Die Daten hierfür stellt die SensorApp Dolly Positioning bereit. Sie läuft direkt auf dem 3D-Vision-Sensor Visionary-T AP. Die für die automatisierte Aufnahme des Rolluntersetzers erforderlichen Messwerte werden auf dem Sensor vorverarbeitet, ausgewertet und anschließend an die Steuerung des fahrerlosen Transportfahrzeugs übergeben. Getragen von einer dynamischen Entwickler-Community und auf der Basis intelligenter Softwaretools und Algorithmen entstehen also noch zahlreiche weitere individuelle SensorApps. Zurzeit geht aber keine andere in ihrer konkreten Anwendung so hoch hinaus wie Pallet Pocket Detection.

 

 

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