Bildverarbeitungssysteme bieten innovative Lösungen für den Fertigungsprozess. Kameras und zugehörige
Bildverarbeitungssysteme können zur Identifizierung, Prüfung und Lokalisierung von Teilen
auf einem Förderband oder in einem Behälter mit Teilen eingesetzt werden. Roboter werden dann
eingesetzt,um jedes Teil aufzunehmen und im Montagebereich zu platzieren oder sogar um die Grundmontage
direkt durchzuführen. Das System für dieses Projekt besteht aus einem Roboter Kuka KR6 900,
der die Position (x-, y- und z-Koordinaten des Objektschwerpunkts) und die Ausrichtung eines Bauteils
von einem Bildverarbeitungssystem basierend auf einem Jetson Nano erhält. Das Ziel dieses Projekts
ist es, eine automatische Erkennung eines Objekts mit Hilfe einer 2D-Kamera und der Auswertung mit
dem Deep Learning Algorithmus Darknet YOLO V4 durchzuführen, so dass der Roboter das Objekt
greifen und platzieren kann. Dieses Projekt verwendet zwei verschiedene Objekttypen: einen Quader
und einen Zylinder. Die Bilderkennung erfolgt mit Hilfe des Jetson Nano, dort erfolgt aus den Pixelkoordinaten
die Berechnung der realen Koordinaten, die dann über die TCP/IP-Schnittstelle des Kuka
KR6 900 zur Durchführung der Entnahme und Platzierung übermittelt werden. Die Flexibilität des Roboters,
dessen Steuerung auf diese Weise von der Bildverarbeitung unterstützt wird, kann den Bedarf
an präzise konstruierten Teilezuführungen verringern und so die Flexibilität in der Fertigungszelle
erhöhen und kurze Produktionsläufe und Anpassungsfähigkeit ermöglichen.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa:de:qucosa:77634 |
| Date | 27 January 2022 |
| Creators | Pullela, Akhila, Wings, Elmar |
| Contributors | Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur Leipzig |
| Source Sets | Hochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden |
| Language | German |
| Detected Language | German |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, doc-type:conferenceObject, info:eu-repo/semantics/conferenceObject, doc-type:Text |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 978-3-910103-00-9, urn:nbn:de:bsz:l189-qucosa2-775789, qucosa:77578 |
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