Bildverarbeitungsbasierte Barcodelesegeräte mit der Benutzerfreundlichkeit und dem Kostenfaktor von Laserscannern
Bevor die Gießerei ein 18 kg schweres Aluminium-Kupplungsgehäuse an ihren Kunden liefern kann, müssen alle Angusskanäle und Grate entfernt werden. Zuvor lud ein Bediener die Gussteile in eine Maschine, die den Angusskanal absägte, und ein zweiter Bediener hielt die Gussteile fest, während gleichzeitig durch ein anderes Gerät die Grate entfernt wurden. Odyssey Machine Company in Bowling Green, Ohio, entwickelte eine bildverarbeitungsgeführte Roboteranwendung, die diese beiden schwierigen und potenziell gefährlichen Aufgaben eliminiert. Ein Bildverarbeitungssystem identifiziert, welches von acht verschiedenen Teilen sich auf dem Zufuhrförderband befindet und wo sich dieses Teil befindet. Der Roboter nimmt dann das Teil auf und lädt es in die dreistufige Angusskanal-Säge. Als nächstes nimmt der Roboter das Teil von der Säge und bewegt es um einen Hochgeschwindigkeitsschneider in eine sekundäre Vorrichtung, um Grate zu entfernen.
Herausforderungen bei der Gießereiautomatisierung
Einige der schwierigsten, schmutzigsten und gefährlichsten Arbeitsplätze befinden sich in Gießereien, aber Gießereien stellen nur relativ langsam auf Automatisierung um. Ein Grund dafür ist, dass sie oft eine Vielzahl unterschiedlicher Teile herstellen, was die Schwierigkeit der Automatisierungsimplementierung erhöht. Ein weiterer Grund ist, dass Teile aus dem Gussprozess üblicherweise mit relativ großen Variationen in Größe und Geometrie kommen, was es schwierig macht, sie mit herkömmlichen Automatisierungsmethoden zu lokalisieren.
Bei dieser speziellen Anwendung werden Kupplungsgehäuse für Straßen-Lkw in acht verschiedenen Varianten gegossen. Jedes Gussteil verfügt über einen großen Angusskanal, der entfernt werden muss, und ein Filtersieb aus Edelstahl, das in den Angusskanal integriert ist und abgetrennt werden muss, da es nicht wieder eingeschmolzen werden kann.
Diese Anwendung wäre mit herkömmlichen Bildverarbeitungssystemen schwer zu automatisieren gewesen, da diese auf der Analyse von Pixel-Raster-Werten beruhen, einem Prozess, der als Korrelation bekannt ist. Bei dieser Methode werden Objekte lokalisiert, indem ein Graustufenmodell oder Referenzbild des Objekts mit dem Bild verglichen wird. Wenn sich das Objekt in Bezug auf Rotation oder Skalierung ändert, kann das Bildverarbeitungssystem das Objekt normalerweise nicht mehr erkennen. Doch die jüngsten Innovationen in der Bildverarbeitungstechnologie haben es Robotern ermöglicht, Abläufe mit größeren Schwankungen zu automatisieren, als es in der Vergangenheit möglich war. Die Odyssey Machine Company arbeitete mit RAF Automation, einem Cognex-Vertriebshändler mit Sitz in Solon, Ohio, zusammen, um ein flexibles Automatisierungssystem zu entwickeln, das in der Lage ist, Variationen bezüglich Gießpfannentyp und -position zu bewältigen. Der Schlüssel zum Automatisierungssystem ist seine Fähigkeit, den Pfannentyp sofort zu identifizieren und seine genaue Position auf dem Zufuhrband, das Gussteile zur Bearbeitungsarbeitszelle bringt, zu definieren.
Objektlokalisierungstechnologie ist der Schlüssel zum Erfolg
Odyssey Machine Company und RAF Automation stützen sich bei ihrer Lösung auf die PatMax®-Softwaretechnologie von Cognex für die genaue Lokalisierung von Objekten trotz Änderungen des Objektwinkels, der Größe und des Aussehens. PatMax verwendet geometrische Informationen anstelle einer pixelrasterbasierten Korrelation, indem ein dreistufiger geometrischer Messprozess auf ein Objekt angewendet wird. PatMax identifiziert und isoliert zunächst die wichtigsten einzelnen Merkmale innerhalb eines Objektbildes und misst Merkmale wie Form, Abmessungen, Winkel, Bögen und Schattierung. Dann werden die räumlichen Beziehungen zwischen den Hauptmerkmalen des trainierten Bildes und dem Laufzeitbild korreliert, wobei sowohl der Abstand als auch der relative Winkel berücksichtigt werden. Durch die Analyse der geometrischen Informationen aus den Merkmalen und räumlichen Beziehungen ist PatMax in der Lage, die Position des Objekts präzise und wiederholbar zu bestimmen, ohne Berücksichtigung des Winkels, der Größe oder des Erscheinungsbilds des Objekts.
Für die Lösung wird der herkömmliche Flachband-Zufuhrförderer, der von Odyssey modifiziert wurde, verwendet, damit sich die Teile gleichmäßig in die Bildvearbeitungszellen bewegen können. Die Gussteile werden mit dem Angusskanal nach unten auf dem Förderband platziert, das ihre y-Achsen-Position (senkrecht zur Fahrtrichtung des Förderbands) innerhalb von etwa ½ Zoll hält. Die acht verschiedenen Gussteile erfordern jeweils unterschiedliche Roboterprogramme. Der erste kritische Schritt besteht darin, die Teilenummer des nächsten Gussteils zu identifizieren, das in zufälliger Reihenfolge auf dem Förderband transportiert wird. Odyssey Machine wählte für diese Aufgabe das Cognex In-Sight Bildverarbeitungssystem. „Wir haben die In-Sight Serie in erster Linie wegen der einzigartigen PatMax-Objektlokalisierungstechnologie von Cognex ausgewählt“, sagte LeRoux. „Zusätzlich zu PatMax bietet das In-Sight Bildverarbeitungssystem im kleinsten verfügbaren Paket weitere Cognex-Tools, was es ideal für die Montage auf engstem Raum macht.“
Kommunikation mit Roboter und SPS
Der Roboter, der in dieser Anwendung verwendet wird, ist ein Fanuc S900W, den der Kunde zuvor außer Betrieb genommen hatte, der aber von Fanuc für diese Anwendung neu aufgebaut wurde. Die Arbeitszelle wird von einer speicherprogrammierbaren Allen-Bradley-Steuerung (SPS) gesteuert, die mit einem Ethernet-Kabel an das Bildverarbeitungssystem angeschlossen ist. Die Firmware des Cognex Bildverarbeitungssystem enthält die Protokolle, die für die Kommunikation mit jedem gängigen SPS-Typ, einschließlich Allen-Bradley, Siemens, Mitsubishi und weitere, erforderlich sind. Diese Kommunikationssuite heißt Cognex Connect™ und ist eine Standardfunktion bei allen In-Sight Bildverarbeitungssystemen. Dieses Bildverarbeitungssystem ist mit der RJ2-Robotersteuerung mit digitalen Ein-/Ausgängen verbunden, um mit der Robotersteuerung zu kommunizieren. Das In-Sight Bildverarbeitungssystem sendet die Teileidentifikationsinformationen und die Koordinateninformationen auf dem Teil an die SPS, die die Informationen direkt an die Robotersteuerung sendet.
Die Ingenieure der Odyssey Machine Company haben dem Bildverarbeitungssystem beigebracht, jedes einzelne Teil zu erkennen, indem sie ein Referenzbild (im Speicher gespeichert) des Teils auf dem Förderband aufgenommen haben. Wenn ein neues Teil über die Linie herantransportiert wird, erkennt eine Standard-Fotozelle des Förderers das Vorhandensein des Teils, stoppt das Förderband und löst das Bildverarbeitungssystem aus, um ein Bild aufzunehmen. Das In-Sight-System vergleicht die geometrischen Informationen mit den im Speicher gespeicherten Referenzbildern, wählt die richtige Pfannennummer aus und kalibriert die Übereinstimmung mit jedem Bild als prozentuale Punktzahl. „Wir haben noch keine Situation gesehen, in der der Score für das richtige Teil weniger als 95 % oder für das falsche Teil mehr als 65 % betrug“, erklärte LeRoux. Der PatMax-Algorithmus liefert auch die Position des Bauteils, einschließlich der x-Achsen- und y-Achsen-Koordinaten (in Richtung Förderweg) und Theta, Drehwinkel in der x-y-Ebene.
Kalibrieren des Roboters und des Bildverarbeitungssystems
Das Koordinatensystem des Roboters muss mit dem Bildverarbeitungssystem synchronisiert werden, jedoch nur einmal, es sei denn, die Fördereinrichtung wird in Bezug auf das Bildverarbeitungssystem bewegt. Ingenieure der Odyssey Machine Company kalibrierten das Koordinatensystem des Roboters, indem sie physische Register auf der Fördereinrichtung legten. Sie erfassten ein Bild der Register und das Bildverarbeitungssystem bestimmte die Koordinaten jedes Registers in seinem eigenen Koordinatensystem. Die Ingenieure verfuhren dann den Roboter zu jedem physischen Register und notierten seine Position im Koordinatensystem des Roboters. Anschließend ermittelten sie den Versatz zwischen den beiden Koordinatensystemen und passten die Robotersteuerung so an, dass sie dasselbe Koordinatensystem wie das Bildverarbeitungssystem verwendet.
Als Nächstes bewegt sich der Roboter zur Position des Teils, dreht sein Handgelenk in den richtigen Winkel und nimmt das Teil auf. Der Roboter platziert das Teil in einer Vorrichtung auf einer dreistufigen Linearsäge mit Klingen mit Hartmetallschneiden. Die erste Stufe der Säge schneidet das Ende des Angusskanals direkt unter dem Edelstahlfilter ab und lässt das geschnittene Ende in einen Behälter für schmelzbaren Abfall fallen. Die zweite Stufe schneidet den Edelstahlfilter ab und lässt ihn in einen anderen Behälter fallen, damit der Filter erneut verwendet werden kann. Die dritte Stufe schneidet den Rest des Angusskanals ab und lässt ihn auch in den Behälter für schmelzbaren Abfall fallen. Die Entfernung des Angusskanals hinterlässt ein Loch im Teil.
Der Prozess wird fortgesetzt, wenn der Roboter das Teil am Loch aus der Vorrichtung herausnimmt und es zur zweiten Halterung in der Arbeitszelle bewegt. Diese Vorrichtung verwendet eine anpassungsfähige Luftspindel von ATI Automation, die einen spiralförmigen Hochgeschwindigkeits-Schaftfräser aus Stahl mit 30.000 U/min antreibt. Der Roboter bewegt das Teil um den Schaftfräser, der die Grate entfernt. Durch die radiale Anpassungsfähigkeit der Spindel werden Unterschiede in der Menge der Grate an jedem Teil kompensiert.
„Die neue Roboter-Arbeitszelle hat eine bisher schwierige manuelle Aufgabe mit der Gefahr von Verletzungen durch wiederholte Belastungen erfolgreich automatisiert“, schloss LeRoux. „Das Cognex InIn-Sight Bildverarbeitungssysteme identifiziert die Teilenummer sowie die x-, y- und Thetakoordinaten des Teils einwandfrei. Die Roboter-Arbeitszelle macht zwei der drei Personen überflüssig, die zuvor für den Betrieb der Arbeitszelle erforderlich waren. Indem er zwei Personen für andere Arbeiten freigibt, amortisiert sich der Roboter sehr schnell.“