Die Robotics Industries Association (RIA) hebt hervor, dass die nordamerikanische Roboterindustrie zwischen 2003 und 2005 durchschnittlich um 20 % pro Jahr wuchs. Wie konnte dies angesichts der schwachen Nachfrage im Automobilmarkt und des zunehmenden Wettbewerbsdrucks ausländischer Hersteller erreicht werden? Ein Grund ist der allgemeine Kostenrückgang. Die Preise sind stetig gesunken, von Robotern bis hin zu kompletten Systemen. Kontinuierliche Leistungsverbesserungen der Roboter sind ebenfalls ein treibender Faktor für dieses starke Wachstum. Moderne Roboter können viele Aufgaben übernehmen, die vor wenigen Jahren noch unmöglich waren. Sie können zudem mehr in kürzerer Zeit erledigen und so eine höhere Produktivität erzielen. Der wichtigste Grund ist jedoch zweifellos die kontinuierliche Verbesserung der Roboterintelligenz. Seit der Einführung von Robotern hat sich die Intelligenz bei der Bestimmung der Komponentenbeschaffung, der Überprüfung der Positionierung eigener Komponenten und der Erkennung von Fehlerzuständen oder damit zusammenhängenden Faktoren in mehreren Stufen weiterentwickelt. Diese Intelligenz basiert größtenteils auf spezifischen Sensoren, die einen bestimmten Zustand erfassen. Beispielsweise kann ein Roboter eine Lichtschranke verwenden, um das Vorhandensein und die korrekte Ausrichtung eines Chip-Pins, einer Bremse oder einer anderen Komponente zu bestimmen, indem er erkennt, ob diese betriebsbereit ist. Diese „Lichtschranke“ ist entweder mit einer SPS oder direkt mit der Robotersteuerung verbunden. Zum richtigen Zeitpunkt prüft der Roboter mithilfe seiner Lichtschranke, ob ein Werkstück positioniert und korrekt ausgerichtet ist, bevor er es aufnimmt oder andere Operationen ausführt. Der Einsatz einer Lichtschranke oder ähnlicher Sensoren ist ein einfacher, zuverlässiger und korrekter Ansatz. Automatisierung ist jedoch nicht immer einfach. Unterschiedliche Werkstücktypen müssen gehandhabt werden, was die Werkstückdifferenzierung komplexer macht. Einfache Förderbänder sind sowohl für Werkstücke als auch für Fertigungsprozesse ungeeignet. Beispielsweise handelt es sich bei Werkstücken in Schränken mit mehreren Ebenen durch Schieberegale typischerweise um Metallkomponenten. Werkstücke mit komplexen Geometrien lassen sich ohne zusätzliche Vorrichtungen nur schwer präzise positionieren. Zweidimensionale Bildverarbeitung: Lange Zeit war der Einsatz von Robotern in einigen Branchen aufgrund fehlender geeigneter Methoden zur Handhabung dieser Komplexität eingeschränkt. In letzter Zeit hat sich diese Situation jedoch geändert. Eine der wichtigsten Technologien sind zweidimensionale Bildverarbeitungssysteme. Weitere Informationen zu dieser Technologie finden Sie auf der Website der Automated Imaging Association. 2D-Bildverarbeitungssysteme bestehen aus handelsüblichen Industriekameras, die Bilder aufnehmen, welche der Roboter analysiert, um die zu handhabenden Teile zu bestimmen. Industrielle Bildverarbeitungssysteme sind zwar noch relativ jung, haben sich aber mittlerweile so weit entwickelt, dass sie in Bezug auf Preis, Leistung und Zuverlässigkeit für Anwendungen eingesetzt werden können, die vor wenigen Jahren noch nicht möglich waren. [align=center]Abbildung 1: Fanuc-Roboter mit einem kompletten Robotersystem[/align] Bildverarbeitungssysteme unterstützen Roboter beim Entnehmen von Teilen aus Schränken, die durch Standard-Schubladen getrennt sind. Dies ist eine gängige Methode, um Teile zwischen verschiedenen Werkstätten oder auch innerhalb derselben Werkstatt zu transportieren. Ohne Bildverarbeitungssysteme müssten Hersteller relativ teure, geformte Kunststoffpads oder andere Methoden verwenden, um die Teile präzise aus den Schränken zu entnehmen. Diese geformten Kunststoffpads, die in Schränken platziert werden können, sind relativ teuer; allein die Konstruktion und Herstellung der Formen kostet 60.000 bis 100.000 US-Dollar. 2D-Bildverarbeitungssysteme können geformte Pads oder andere teurere Methoden zur Teilelokalisierung in Schränken effektiv ersetzen. Bis vor Kurzem gab es jedoch mehrere Gründe, die den Einsatz von Bildverarbeitungssystemen erschwerten, darunter Farbunterschiede zwischen Teilen aus verschiedenen Chargen, Schwankungen im Zustand der Schränke und Markierungen auf wiederverwendbaren Trennwänden. Dank der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Bildverarbeitungstechnologie lassen sich diese Probleme heute weitgehend lösen. Moderne 2D-Bildverarbeitungssysteme können die meisten Komponenten, die in Schränken auf Regalen gestapelt sind, lokalisieren. Ein gängiges Verfahren ist die Verwendung einer am Schrank montierten Kamera. Die Kamera ist so hoch angebracht, dass ein Roboter darunter fahren und in den Schrank eindringen kann. Zu Beginn jeder Ebene analysiert der Roboter die von der Kamera gesendeten Bilder der Komponenten und lokalisiert diese nacheinander. Für eine präzisere Positionierung kann die Kamera am Roboter montiert werden. Dieser fährt die Kamera über eine oder mehrere Komponenten, nimmt ein Bild auf und sendet es zur Analyse und Positionierung zurück an den Roboter. Sobald alle Komponenten einer Ebene entnommen wurden, entfernt der Roboter das Regal und beginnt mit der Entnahme der Komponenten aus der nächsten Ebene. Unabhängig davon, ob die Kamera fest installiert oder an einem Roboter montiert ist, sind die zusätzlichen Kosten deutlich geringer als bei der Verwendung spezieller Polstermaterialien oder anderer Methoden zur Bauteilpositionierung. Bildverarbeitungssysteme bieten zudem mehr Flexibilität bei der Handhabung verschiedener Bauteile auf derselben Linie oder bei der Anpassung an Bauteilwechsel. Automatisiertes Stapeln und Entpalettieren war vor wenigen Jahren aus Kostengründen noch unmöglich, doch dank Bildverarbeitungssystemen sind robotische Lösungen heute realisierbar und erschwinglich. Ein weiterer Vorteil von Bildverarbeitungssystemen für die Robotik sind die reduzierten Kosten für Förderbänder, die die Teile zu den Robotern transportieren. Vor der Einführung von 2D-Bildverarbeitungssystemen mussten viele Teile auf festen Paletten positioniert und über Palettenförderer transportiert werden. Selbst ein einfacher Palettenförderer kostet 30.000 US-Dollar, und die Kosten steigen mit der Förderstrecke. Mit 2D-Bildverarbeitungstechnologie können Teile auf vergleichsweise kostengünstigen Bandförderern transportiert werden. Die vom Bediener oder Roboter auf das Förderband gelegten Teile werden dann zum Roboter transportiert. Sobald eine am Ende des Förderbandes montierte Kamera erkennt, dass ein Teil dort angekommen ist, stoppt das Förderband sofort. Die Kamera positioniert das Teil außerdem so, dass der Roboter es problemlos aufnehmen kann. Ähnlich wie beim Entnehmen von Teilen aus Regalen in Schränken können Bildverarbeitungssysteme Roboter auch beim präzisen Lokalisieren und Aufnehmen der meisten Teile auf Förderbändern unterstützen. 2D-Bildverarbeitungssysteme eignen sich ideal zum Positionieren von Teilen in derselben Ebene, sind aber kein Allheilmittel. In den letzten Jahren wurden 3D-Bildverarbeitungssysteme entwickelt, um Teile zu lokalisieren, die sich nicht in derselben Ebene befinden. Beispielsweise können diese Teile übereinander gestapelt sein, wobei sich ihre Enden beim Stapeln auch vertauschen können. In diesem Fall liefern 2D-Bilder nicht genügend Informationen, um solche Verschiebungen zu erfassen. Eine einfache, in der Praxis bewährte Methode ist die Kombination einer 2D-Kamera mit einem Laserstrahl. Eine 2D-Kamera wird oben auf dem Schrank montiert, um das Bauteil grob zu lokalisieren und das nächste auszuwählende Bauteil zu identifizieren. Anschließend wird eine weitere Kamera, kombiniert mit einem Laser, am Roboter montiert. Der Roboter bewegt Laser und Kamera über ein weiteres Bauteil, und der Laser richtet dann ein zusätzliches Fadenkreuz auf ein Ziel auf dem Bauteil aus. Dieses Ziel kann eine Kante, ein Kreis oder eine andere deutlich erkennbare Markierung sein. Durch einfache Triangulation kann die Kamera die Position und Ausrichtung der Komponente stereoskopisch bestimmen. Die fortschrittlichste Anwendung nutzt 3D-Bildverarbeitungssysteme, um Komponenten in beliebigen Ausrichtungen innerhalb eines Gehäuses zu lokalisieren. Dies ist jedoch offensichtlich anspruchsvoll, da die Komponenten vermischt sein können und die Gehäusewände umfahren müssen. Taktile Rückmeldung : Bildverarbeitungssysteme sind zwar die gängigste Methode für intelligente Sensoren in Robotern, aber nicht die einzige. Ein Kraftsensor mit sechs Freiheitsgraden kann ebenfalls zur taktilen Rückmeldung von Robotern eingesetzt werden. In der Hochpräzisionsmontage werden Kraftsensoren verwendet, um Komponenten bei Einsetzvorgängen, wie dem Einführen einer Welle in eine Bohrung, mit der richtigen Kraft zu führen. Roboter, die mit Kraftsensoren ausgestattet sind, können auch für komplexere Montageaufgaben, wie das Einsetzen von Geräten in Gehäuse, eingesetzt werden. Dieser Prozess erfordert höchste Präzision und umfasst zahlreiche Schritte. Ein programmierter Roboter kann das Gerät wie ein Mensch hin und her bewegen, bis jeder Schritt perfekt ausgerichtet ist. Kraftsensoren können auch zur taktilen Rückmeldung beim Polieren komplexer Teile verwendet werden. Früher wurde dies mit speziellen Geräten realisiert, die jedoch möglicherweise nicht die erforderliche Präzision erreichten. Durch die Integration eines 6D-Kraftsensors und einer Schleifscheibe kann der Roboter auch bei Lageänderungen eine konstante Kraft aufrechterhalten und so die Schwerkraft kompensieren. Intelligente Sensortechnologie spielt eine entscheidende Rolle für den erfolgreichen Einsatz von Robotern in verschiedenen Bereichen. Mit der Weiterentwicklung dieser Technologie werden Roboter zukünftig noch mehr Fähigkeiten besitzen. Zwar kann nichts das menschliche Gehirn – einen Supercomputer – bei extrem komplexen Entscheidungsprozessen ersetzen, doch sind Anwendungen, die einst als unmöglich galten, für intelligente Roboter heute alltäglich.