Produktionsausfälle durch Objekterkennung vermeiden
Fehler in Produktionsabläufen vermindern die Produktqualität und lösen im Ernstfall einen Ausfall der ganzen Anlage aus. Durch eine stetige Qualitätskontrolle mittels Objekterkennung können sie aber vermieden werden.
Die Objekterkennung umfasst Verfahren, die bereits vorher bekannte Objekte innerhalb eines Objektraumes identifizieren und lokalisieren können. Sie kann beispielsweise in der Produktion eingesetzt werden, um Störkörper zu erkennen oder um Toleranzen zu überprüfen.
Zur Inline-Qualitätskontrolle wird ein 3D-Sensor installiert. Dieser erlaubt das Erkennen von Objekten im dreidimensionalen Raum, wodurch auch Merkmale wie Höhen geprüft werden können.
3D-Daten werden in Punktwolken abgespeichert, die Informationen bezüglich der räumlichen Lage der einzelnen Punkte der Objekte beinhalten. Prinzipiell werden dabei zwei Arten
von Punktewolken unterschieden.
Die Szenen-Punktewolke ist eine Punktewolke, in der nach Objekten gesucht werden soll.
Die Modell-Punktewolke ist eine Punktewolke, die das zu
identifizierende Objekte beinhaltet.
Jeder Punkt der Szene wird mit jedem Punkt des Modells verglichen. Ist eine bestimmte Anzahl ähnlicher Punkte gefunden worden, lässt sich anhand dieser das Modell in die entsprechende Position und Ausrichtung des tatsächlich in der Szene vorliegenden Objektes transformieren. Ein gesuchtes Objekt gilt somit als erkannt.
Dieses Verfahren kann wesentlich zur Prozessautomatisierung beitragen und außerdem mögliche Probleme im Produktionsprozess aufdecken, wenn bestimmte Objekte wiederholt vorkommen.
Der Einsatz eines kompakten 3D-Sensors ermöglicht auch die Nachrüstung von bestehenden Anlagen.
