Pick and Place Vision System für höchste Produkt­qualität

Automatisierung ist ohne industrielle Bild­verarbeitung nicht denkbar. Auch in automatisierten Verpackungs­prozessen spielen Bild­verarbeitungs­systeme eine große Rolle. Das ist nicht trivial, denn ein wesentliches Merkmal von Prozessen wie beispielsweise Pick and Place oder bei Schlauch­beutel­maschinen ist der ständig fortlaufende Produkt­fluss. Kameras arbeiten allerdings mit einzelnen Bildern, die den Produkt­fluss nicht vollständig darstellen können. Deshalb hat Schubert eine eigenes Pick and Place Vision System entwickelt, das auf die Anforderungen in Verpackungs­maschinen zugeschnitten ist und den Einsatz von Robotik unterstützt.

Mit dem Pick and Place Vision System profitieren Schubert-Kunden in erster Linie von einer automatisierten und hoch effizienten Qualitätskontrolle: Nur Produkte, die den programmierten Spezifikationen des Kunden entsprechen, werden vom Vision-System erkannt und anschließend von den Pick-and-Place-Robotern der Verpackungsmaschine aufgenommen. Egal ob Schlauchbeutelmaschine, Kartonpacker oder einfach Pick and Place – am Ende des Verpackungsprozesses stehen für den Hersteller weniger Ausschuss, weniger Reklamationen, weniger Kosten und die Garantie auf gleichbleibend hohe Produktqualität.

Elementarer Bestandteil des Pick and Place Vision Systems von Schubert sind Zeilen­sensoren. Sie sind in den Auflicht-Scannern und 3D-Scannern integriert und ermöglichen es, einen stetigen Produkt­fluss zu beobachten. Wie alle System­komponenten in den Verpackungs­maschinen von Schubert ist auch das Vision-System modular konstruiert: Die 200 Millimeter breiten Module können in einem Scanner bis zu einer Arbeits­breite und damit einer Produkt­band­breite von 1800 Millimetern kombiniert werden. Um die industrielle Bild­verarbeitung zu vervollständigen, umfasst das Vision-System auch integrierte Beleuchtung, Software und weitere Anwendungen. Dazu gehört unter anderem der „Griff in die Kiste“, bei dem die Produkte von einem Roboter im Pick and Place aus der Unordnung aufgenommen werden.

Es gibt allerdings Produkte, die mit herkömmlicher Bild­verarbeitung nicht zu kontrollieren sind. Denn klassische Pick and Place Vision Systeme basieren darauf, dass sich die Produkte mit wenigen Parametern eindeutig identifizieren lassen. Bei so genannten „lebenden“ Produkten, die hohe Produktions­toleranzen aufweisen, sind die Abweichungen so stark, dass sie mathematisch nur schwer oder gar nicht zu beschreiben sind. Die Software müsste zu viele Para­meter überprüfen, die zudem miteinander korrelieren und voneinander abhängig sind. Deshalb wird Schubert für sein Vision-System in Zukunft verstärkt auf neuronale Netze und künstliche Intelligenz (KI) setzen. Damit lernt das Bild­verarbeitungs­system sich selbst ein und sortiert in einem längeren Lern­prozess die Produkte selbstständig in Klassen. Das heißt, dass die Parameter vom System ausgewählt werden und nicht mehr vom Programmierer. Für Kunden bedeutet das ein Schritt in die Selbstständigkeit: Unter bestimmten Voraussetzungen könnten sie mit neuronalen Netzen ihre Verpackungs­maschine in Zukunft allein auf ein neues Produkt einlernen.