Bildverarbeitungsschnittstellen für Robotik

Aufgaben und Vorteile von 3D Vision in der Robotik

Machine Vision Systeme übernehmen in der Robotik zentrale Aufgaben, die weit über die reine Bilderfassung hinausgehen. Sie ermöglichen das präzise Erkennen von Objekten, das Bestimmen von Position und Orientierung sowie die zuverlässige Qualitätskontrolle im laufenden Prozess. Durch den Einsatz von 3D Vision Technologien lassen sich Pick-and-Place-Anwendungen, Inspektionsaufgaben und flexible Automatisierungslösungen effizient realisieren.

3D Bildverarbeitung bietet Robotern entscheidende Vorteile gegenüber klassischen 2D-Lösungen. Dank der erfassten Tiefeninformationen können Roboter Objekte nicht nur in ihrer Position, sondern auch in ihrer räumlichen Lage und Orientierung erkennen. Das ermöglicht präzises Greifen, selbst bei komplexen oder überlappenden Szenarien. 3D Vision unterstützt die zuverlässige Navigation im Raum, das sichere Umgehen von Hindernissen und die flexible Anpassung an wechselnde Umgebungen. Dadurch steigern 3D Vision Systeme die Prozesssicherheit, Effizienz und Vielseitigkeit moderner Robotik-Anwendungen deutlich.

Ein großer Vorteil der REST API liegt in ihrer Flexibilität: Sie lässt sich einfach in bestehende IT-Infrastrukturen einbinden und ist mit zahlreichen Programmiersprachen kompatibel. Dadurch können sowohl PCs als auch speicherprogrammierbare Steuerungen (SPS/PLC) als Kommunikationspartner dienen. Die Integration erfolgt in der Regel über vorhandene Bibliotheken und Tools, was den Entwicklungsaufwand reduziert.

REST APIs eignen sich besonders für Anwendungen, bei denen eine zuverlässige und strukturierte Kommunikation zwischen Vision System und Roboter gefragt ist. Typische Einsatzbereiche sind die Übertragung von Pick- und Place-Koordinaten, die Abfrage von Qualitätsdaten oder die Steuerung von Bildaufnahmeprozessen. Die Verwendung offener Standards sorgt für Zukunftssicherheit und erleichtert die Anbindung an unterschiedliche Robotik-Plattformen.

Durch die breite Unterstützung in der Robotik-Community und die Verfügbarkeit zahlreicher Open-Source-Pakete können Bildverarbeitungskomponenten schnell integriert und individuelle Lösungen realisiert werden. Besonders in Forschungs- und Entwicklungsumgebungen sowie bei der Prototypenerstellung bieten ROS und ROS 2 eine hohe Flexibilität und Skalierbarkeit.

Typische Einsatzbereiche sind die Übertragung von Prozessdaten, Statusinformationen und Steuerbefehlen in Echtzeit, insbesondere in vernetzten Industrie-4.0-Anwendungen. Für 3D Vision Lösungen bietet die Basler Stereo visard 3D-Kamera eine OPC UA-Schnittstelle. Der OPC UA-Server kann über ein Lizenz-Update aktiviert werden.

Vorteile sind bidirektionales Streaming und automatische Code-Generierung für verschiedene Programmiersprachen. Nachteile ergeben sich aus der geringeren Verbreitung im industriellen Umfeld und der komplexeren Fehlersuche im Vergleich zu textbasierten Schnittstellen.

Als zentraler Industriestandard in der industriellen Bildverarbeitung ermöglicht GenICam den direkten Zugriff auf Bild- und Tiefendaten. Sowohl GenICam als auch gRPC sind Schnittstellen, die primär für die Übertragung dieser Bilddaten gedacht sind. Sie eignen sich somit besonders für das Streaming zwischen Kamera und Auswertesystem.

Im Gegensatz dazu dienen Schnittstellen wie REST API, OPC UA oder ROS hauptsächlich der Kommunikation von Analyseergebnissen und Steuerdaten mit der Robotersteuerung. Sie verarbeiten selbst meist nur die Pose-Ergebnisse aus den Softwaremodulen.

Die wichtigsten standardisierten Schnittstellen im Vergleich

Die Tabelle bietet einen Überblick über die wichtigsten Eigenschaften und Einsatzbereiche der jeweiligen Standard-Interfaces für die Integration von Machine Vision in Robotikanwendungen im industriellen Umfeld.

URCap

URCap ist ein Plugin-Framework, das speziell von Universal Robots entwickelt wurde, um die Funktionalität ihrer Robotersteuerungen zu erweitern. Es ermöglicht die Integration von Zusatzfunktionen und Peripheriegeräten, ist aber ausschließlich für die Roboterplattformen von Universal Robots ausgelegt und folgt keinem offenen, herstellerübergreifenden Standard.

URCap ermöglicht eine Plug-and-Play-Installation und eine einfache Nutzung von Bildverarbeitungssystemen mit Universal Robots. Die Schnittstelle stellt eine direkte Verbindung zwischen dem Vision System und der Robotersteuerung her. Die Konfiguration erfolgt komfortabel über eine PolyScope-Befehlserweiterung oder eine Web-Oberfläche. Voraussetzung für den Einsatz von URCap ist PolyScope Version 3.12.0 oder höher für CB-Serie Roboter beziehungsweise Version 5.6.0 oder höher für E-Serie Roboter.

EKIBridge für KUKA

Die EKIBridge ist eine Schnittstelle, die auf dem KUKA.Ethernet KRL Framework basiert und die Kommunikation zwischen KUKA-Robotersteuerungen und externen Systemen wie Machine Vision Lösungen ermöglicht. Über die EKIBridge lassen sich Daten und Befehle zuverlässig über Ethernet austauschen.

So können beispielsweise Service Calls, Statusabfragen oder die Übertragung von Positionsdaten direkt aus dem Roboterprogramm heraus realisiert werden. Die EKIBridge unterstützt eine flexible und anwendungsnahe Integration von Bildverarbeitungssystemen in KUKA-Robotik-Anwendungen.

GRI

Generic Robot Interface (GRI) ist eine zukunftssichere und vielseitige Schnittstelle, die mit allen Robotern kompatibel ist, die TCP-Kommunikation unterstützen. Für gängige Robotermarken wie ABB, Fanuc, Techman und Yaskawa stehen Beispielcodes zur Verfügung; weitere Beispiele sind auf Anfrage erhältlich.

Im Vergleich zu komplexen HTTP-Anfragen der REST API setzt GRI auf eine schlanke TCP-Socket-Kommunikation. Anfragen werden als einfache Job-IDs über die Web-GUI konfiguriert, die Antworten enthalten Pick-Positionen in einem festen, statischen Format. Der Implementierungsaufwand bleibt minimal, da auf der Robotersteuerung nur kurze Code-Snippets benötigt werden. Für viele Robotermarken sind einsatzbereite Templates verfügbar.

GRI läuft direkt auf der Basler Stereo visard, sodass keine zusätzliche Hardware oder benutzerseitige Applikation erforderlich ist.

Die wichtigsten herstellerspezifischen Schnittstellen im Vergleich

Die Tabelle bietet einen Überblick über die wichtigsten Eigenschaften und Einsatzbereiche der jeweiligen Robotik-Interfaces für die Integration von Machine Vision in Robotik-Anwendungen im industriellen Umfeld.

Direkte Kommunikation zwischen Vision System und Robotersteuerung

Bei dieser Integrationsart können Daten wie Pick-Positionen, Qualitätsmerkmale oder Statusinformationen ohne Umwege an die Robotersteuerung übermittelt und direkt im Roboterprogramm verarbeitet werden.

Durch die Erweiterung des Befehlssatzes oder die Anpassung von Parametern lassen sich Aufgaben wie die dynamische Übergabe von Greifpunkten, die Steuerung von Prüfabläufen oder die flexible Anpassung an wechselnde Produktionsbedingungen effizient umsetzen. Die direkte Integration sorgt für kurze Reaktionszeiten und eine hohe Prozesssicherheit. Zudem eröffnet sie neue Möglichkeiten für die intelligente Automatisierung in der Robotik.

Tipps für die erfolgreiche Integration

Eine erfolgreiche Integration von Machine Vision in Robotikanwendungen erfordert sorgfältige Planung und Beachtung technischer Details. Die folgenden Tipps unterstützen dabei, typische Herausforderungen zu meistern und eine effiziente, zuverlässige Lösung zu realisieren:

• Wählen Sie die Schnittstelle, die am besten zu Ihrer Roboterplattform und den Anforderungen der Anwendung passt (z. B. REST API, OPC UA, herstellerspezifische Plugins).

• Prüfen Sie die Kompatibilität von Kamera, Vision Software und Robotersteuerung frühzeitig im Projekt.

• Nutzen Sie vorhandene Beispielcodes und Templates für eine schnelle und fehlerfreie Integration.

• Achten Sie auf die richtige Konfiguration von Netzwerk- und Kommunikationsparametern, um eine stabile Datenübertragung sicherzustellen.

• Planen Sie ausreichend Zeit für Tests und Validierung der Gesamtlösung ein, insbesondere bei komplexen oder sicherheitskritischen Anwendungen.

• Dokumentieren Sie Schnittstellen und Abläufe klar, um Wartung und Erweiterungen zu erleichtern.

Praxisbeispiele und Anwendungsfälle

Praxisnahe Beispiele zeigen, wie Machine Vision Systeme in der Robotik eingesetzt werden. Anhand typischer Anwendungen wie Bin Picking, Pick-and-Place oder Qualitätskontrolle wird deutlich, welche Vorteile die Kombination aus Bildverarbeitung und Robotertechnik bietet. Die folgenden Use Cases veranschaulichen, wie Basler Kameras und Softwarelösungen effiziente, flexible und zuverlässige Automatisierungslösungen ermöglichen.

Fazit

Die erfolgreiche Integration von Machine Vision in Robotikanwendungen eröffnet neue Möglichkeiten für präzise, flexible und effiziente Automatisierungslösungen. Unterschiedliche Schnittstellen wie REST API, OPC UA, ROS, gRPC oder herstellerspezifische Plugins ermöglichen die nahtlose Kommunikation zwischen Bildverarbeitungssystemen und Robotersteuerungen.

3D Vision bietet dabei entscheidende Vorteile, etwa bei der zuverlässigen Objekterkennung und der dynamischen Anpassung an komplexe Umgebungen. Praxisbeispiele wie Pick-and-Place, Bin Picking und Qualitätskontrolle zeigen, wie leistungsfähig moderne Vision Lösungen in der Robotik eingesetzt werden können.

Entscheidend für den Projekterfolg sind die Auswahl der passenden Schnittstelle und eine sorgfältige Planung der Integration. So lassen sich Bildverarbeitung und Robotik optimal verbinden und die Anforderungen moderner Produktionsumgebungen erfüllen.