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KI für das Greifen unbekannter Bauteile
Moderne Lösungen für das Robotergreifen umfassen Machine-Learning-Methoden, die auch das sichere Greifen unbekannter Werkstücke mit variablen Geometrien ermöglichen. Das befähigt Industrieroboter, Objekte zu erkennen, zu lokalisieren und schließlich zu greifen.

 

Bilder: Gestalt Robotics GmbH

Moderne Industrieroboter erweitern mithilfe von Sensorik und künstlicher Intelligenz ihr Anwendungsspektrum. Fernab von statisch programmierten Anwendungen, die sich nicht ohne manuelle (Re-)Programmierung veränderten Anforderungen anpassen, ergeben sich speziell durch moderne Bildverarbeitung in Kombination mit Machine-Learning-Verfahren neue Möglichkeiten. Die resultierenden Applikationslösungen passen sich automatisch an veränderte Werkstückgeometrien und Ablagepositionen an und lassen sich über intuitive Bedienoberflächen in wenigen Schritten erweitern. Somit entstehen flexible Produktionssysteme, die dem industriellen Bedarf hinsichtlich kleiner Losgrößen und Produktindividualisierung genügen sowie dem Fachkräftemangel begegnen. Moderne Lösungen für das Robotergreifen umfassen Machine-Learning-Methoden, die auch das sichere Greifen unbekannter Werkstücke mit variablen Geometrien ermöglichen. Das befähigt Industrieroboter, Objekte zu erkennen, zu lokalisieren und schließlich zu greifen. Es werden hierfür keine kostspieligen Sensorsysteme, CAD-Modelle oder andere Informationen benötigt. Gestalt Robotics bietet die Entwicklung von passgenauen Softwaremodulen (englisch Skills) zum flexiblen Robotergreifern unter Berücksichtigung verschiedener Sensor- und Greifprinzipien, z.B. mechanische Finger- und Backengreifer sowie Saug- und Magnetgreifer. Neben freiliegenden Objekten lassen sich mit Visual-Servoing-Technologien auch Objekte in Bewegung greifen. Zudem lässt sich flexibles Bin Picking in entsprechenden Skills umsetzen.

Adaptives Greifen mit CNNs

Die eingesetzten KI-Module zum adaptiven Greifen basieren auf neuronalen Netzwerken unter Verwendung von 2,5D-Kamerabildern. Auf Basis vortrainierter Netze lassen sich spezifische Skills für das sichere Greifen individueller Bauteilgruppen erstellen, z.B. Behälter oder Schrauben. Ohne Vorwissen über die Positionierung und die genauen Maße der Bauteile sind die neuronalen Netze in der Lage, automatisch sichere Greifposen für den Roboter zu bestimmen. Spezifische Greifprinzipien sowie individuelle Greifparameter, wie z.B. der Hub, werden beim Training der Netzwerke berücksichtigt. Mit Hilfe von selbst entwickelten Werkzeugen, Methoden und Standards ermöglicht Gestalt Robotics den Einsatz von künstlicher Intelligenz im industriellen Umfeld. Zur Sicherung der Nachvollziehbarkeit wurde gemeinsam mit Partnern die DIN SPEC92001-1 definiert. Diese verfolgt das Ziel, die Qualität von KI-Methoden anhand eines einheitlichen Konzepts zu sichern. Relevante Qualitätsaspekte werden über den gesamten Lebenszyklus von KI-Modellen hinweg ganzheitlich betrachtet und miteinander in Verbindung gebracht.

KI-Skills aus dem Baukasten

Die Basis für die passgenaue Umsetzung von flexiblen Robotikanwendungen stellt das nahtlose Zusammenspiel verschiedener Technologien aus den Bereichen der Steuerung, KI und Nutzerinteraktion dar. Mithilfe eines Baukastensystems und grafischer Programmierung lassen sich diese passgenau kombinieren und vernetzen. Das flexible Greifen lässt sich somit im Handumdrehen mit einem Skill für die kollisionsfreie Handhabung kombinieren, um die gegriffenen Teile auch in dynamischen Umgebungen sicher am Ziel abzulegen. Weiterführend lassen sich über KI-Skills zur Bauteildetektion auch bei Bedarf nur spezifische Bauteilgruppen oder -klassen greifen.

Herstellerunabhängig und skalierbar

Herstellerunabhängige Software-Schnittstellen und Workflow-Konzepte unter der Nutzung von Industriestandards und Open Source sind die Grundlage für die nahtlose Integration der intelligenten Robotikanwendungen. Derart lassen sich Industrieroboter aller gängigen Hersteller verwenden. Bezüglich skalierbarer KI-Lösungen lassen sich die Integrationskonzepte auf verteilte Architekturen erweitern. Zusätzlich ergibt sich so ein nahtloser Informationsaustausch und die Anbindung an moderne Plattformkonzepte.

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