KI-gestützte Kommissionierung von Konsumgüter-Verpackungen
Softwaremodul für die KI-gestützte Objekterkennung und Greifpunktermittlung in der Kommissionierung
Der Einsatz von 3D-Bildverarbeitung und unserer ItemPickAI-Software erhöht die Effizienz und Präzision in der Lagerlogistik. Die Software unterstützt den Kommissionierungsprozess, die KI erkennt Konsumgüter (z. B. Lebensmittel, Drogerie- und Elektronikartikel) in dicht gepackten Behältern und liefert präzise Greifpunkte für den Roboter. Vorteile: geringere Fehlerraten und schnellere Auftragsabwicklung.
Präzise Kommissionierung in unübersichtlichen Umgebungen
Automatisierte Kommissionierung steht vor der Herausforderung, unterschiedlichste Objekte präzise zu greifen. Die ItemPickAI Software setzt genau hier an: Sie ermöglicht Robotern das Erkennen vielfältiger Konsumgüter – von Lebensmitteln bis Elektronik – selbst in dicht gepackten Behältern. Die Software bestimmt optimale Greifpositionen. Das Ergebnis sind geringere Fehlerquoten und reduzierte Produktbeschädigungen in der Lagerlogistik.
KI-basierte Greifpunkt-Bestimmung
Mit dem neuen Modelltyp „Konsumgüter“ optimiert ItemPickAI die Kommissionierung. Die KI identifiziert Artikel und berechnet die optimale Greifposition, unabhängig vom verwendeten Greifertyp (Sauggreifer oder Zwei-Finger-Greifer). Greifpunkte werden als vollständige Posen – entweder in Form einer homogenen 4×4-Transformationsmatrix oder als Translation + Quaternion – an das Robotersystem übermittelt. Dies ermöglicht eine direkte Integration in die Robotersteuerung.
Zusätzlich erhält jeder Greifpunkt die Abmessungen der maximal verfügbaren Greiffläche, die als Ellipse definiert wird. Durch die Angabe der minimalen Abmessungen der Greiffläche können Punkte mit zu kleinen Flächen herausgefiltert und die größtmögliche Greifellipse ausgewählt werden.
Intelligente Kollisionsvermeidung für sichere Greifprozesse
Die Vermeidung von Kollisionen ist entscheidend für den reibungslosen Roboterbetrieb in der Kommissionierung, insbesondere bei dicht gepackten Behältern. ItemPickAI prüft dafür potenzielle Greifpunkte auf Kollisionen mit Ladungsträger sowie Umgebung und liefert entsprechende Statusmeldungen für die Robotersteuerung. Dadurch kann der Anwender zum Beispiel eine Prüfroutine aktivieren, die mögliche Kollisionen mit der Unterseite des Ladungsträgers berücksichtigt. Alternativ ermittelt ItemPickAI die minimale Distanz zwischen Greifer-Geometrie und Ladungsträger, um kollisionsfreie Greifvorgänge zu ermöglichen.
Auf Basis der 3D-Punktwolke bewertet die Software nicht nur potenzielle Kollisionen des Greifers mit dem Ladungsträger – sondern berücksichtigt auch angrenzende Objekte, um einen sicheren Greifpunkt zu identifizieren. Die Verarbeitung von 3D-Punktwolkendaten ermöglicht eine flexible Anbindung unterschiedlicher 3D-Kameras. So reduziert die Greifpunktermittlung mit automatischer Erkennung und Vermeidung von Kollisionen Produktbeschädigungen und Fehlgriffe.
ItemPickAI: Effizienzsteigerung, Fehlerreduktion und erhöhte Flexibilität
Echtzeit-Objekterkennung: Für schnelle Abläufe durch KI-Analyse direkt auf dem 3D Camera Cube.
Präzise KI-basierte Greifpunktberechnung: Leistungsstarke neuronale Netze ermitteln Greifpunkte anhand von 2D- und 3D-Bilddaten.
Exakte Kommissionierung: ItemPickAI erkennt Konsumgüter auch in gemischten Behältern zuverlässig und liefert kollisionsgeprüfte Greifpunkte für den Roboter.
Produktschutz: Die intelligente Greifpunktermittlung von ItemPickAI hilft, Artikel und Verpackungen vor Beschädigungen zu schützen. Auch bei anspruchsvollen Oberflächen wie glänzenden oder teilweise transparenten Verpackungen können stabile Greifpunkte gefunden werden.
Anpassungsfähigkeit: ItemPickAI liefert geeignete Greifpunkte und Orientierungen für Sauggreifer und Zwei-Finger-Greifer entsprechend den Anforderungen.
Skalierbarkeit: ItemPickAI eignet sich für unterschiedliche Lagergrößen und ein breites Spektrum an Konsumgüterkategorien.
Roboter-Integration
Wir bieten verschiedene Lösungen an, damit Sie unsere 3D-Kameras und Software-Module einfach mit Ihren bevorzugten Robotern verwenden können. Für viele gängige Robotermarken stehen Integrationsbausteine und Beispielprogramme zur Verfügung, mit denen sich die Vision Lösung in die Robotersteuerung einbinden lässt.
EKIBridge für KUKA
URcap für Universal Robots
Generic Robot Interface für ABB, FANUC und Techman Robot. Franka Robotics, Fruitcore Robotics und Yaskawa folgen bald. Wir stellen sie Ihnen gerne auf Anfrage bereit.
Ihr Roboter ist nicht aufgelistet? Wir finden eine Möglichkeit und unterstützen Sie!
Kontaktieren Sie uns3D-Lösung für Ihr Robotersystem
Für die zuverlässige Erfassung der Szene und die präzise Punktwolkenanalyse nutzt ItemPickAI die von den 3D-Kameras bereitgestellten Daten: Die Integration erfolgt über standardisierte Schnittstellen wie GenICam oder GigE Vision sowie das pylon SDK.
Die Basler Stereo visard oder Stereo ace Kameras ermöglichen eine präzise Tiefenerfassung der aufgenommenen Szene. Sie können entweder On-Arm direkt am Roboter montiert oder Off-Arm statisch positioniert werden.
Basler 3D Camera Cube ist als leistungsfähiger Embedded-PC für die Bildverarbeitung und das Handling rechenintensiver Anwendungen wie ItemPickAI notwendig: Bei der Stereo ace Kamera immer erforderlich, bei der Stereo visard insbesondere für anspruchsvolle Szenarien.
Stereo Camera Randomdot-Projektor erzeugt ein hochauflösendes, zufälliges Punktmuster auf der Szene und sorgt so für eine verbesserte Tiefenerkennung und noch präzisere Punktwolken, selbst bei schwierigen Oberflächen und Lichtverhältnissen.“
Produkte für diese Lösung
Sie möchten eine vergleichbare Lösung umsetzen? Diese Produkte helfen Ihnen dabei.
Intelligente Kommissionierung flexibler Verpackungen mit KI
Die Software ItemPickAI nutzt ein neuronales Netz, um für robotergestützte Pick-and-Place-Anwendungen mit Sauggreifern präzise Greifpunkte zu bestimmen. Auch flexible und bisher unbekannte Objekte einer definierten Kategorie werden zuverlässig erkannt – selbst bei unstrukturiert angelieferten Waren in Behältern oder Lastenträgern. Sowohl sortenreine als auch gemischte Bestückungen lassen sich problemlos verarbeiten.
Unterschiedliche Objektkategorien, wie z. B. Konsumgüter oder auch Bags, können jederzeit flexibel angepasst werden. Dadurch lassen sich Kommissionier- und (De-)Palettierprozesse einfach und effizient realisieren – ohne spezielles Fachwissen im Bereich KI oder Bildverarbeitung.
ItemPickAI Bag Sorting