Der Arbeitsprozess, den FrameSense automatisieren soll, kommt in zahlreichen Produktionsabläufen vor. Ein Bauteil verlässt dabei eine Maschine - in diesem Fall eine Presse - und wird über ein Förderband zu einem Behälter transportiert, in dem es gestapelt wird. Ist der Container vollständig gefüllt, wird er zum nächsten Fertigungsschritt weitergeleitet, etwa zur Montage in einem Fahrzeug.

Bisher wurde das Einlegen der Teile in den Behälter von Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern übernommen. Obwohl diese Aufgabe auf den ersten Blick einfach erscheint, ist sie tatsächlich deutlich anspruchsvoller. Vor dem Ablegen muss zunächst eine geeignete freie Position für das Bauteil gefunden werden. Zusätzlich sind mögliche Hindernisse, wie etwa Verriegelungen, zu berücksichtigen oder zu beseitigen, und der Zustand des Behälters muss auf Schäden überprüft werden. Künftig soll ein Roboter mit integrierter Bildverarbeitung all diese Schritte ausführen - eine technisch anspruchsvolle Aufgabe. Hinzu kommt, dass die verwendeten Container von unterschiedlichen Herstellern stammen, verschiedene Bauarten aufweisen und sich dadurch teils erheblich in Größe und Form unterscheiden.

Die vollautomatische Be- und Entladung von Containern in einer laufenden Produktion stellt hohe Anforderungen an Sensorik, Datenverarbeitung und Robotik. Ziel ist es, unterschiedlichste Behälter zuverlässig zu erkennen, ihren Zustand zu bewerten und Bauteile präzise sowie kollisionsfrei abzulegen — und das ohne Verzögerungen im Produktionsfluss.

Hohe Variantenvielfalt der Container

In der Praxis stammen die eingesetzten Behälter häufig von verschiedenen Herstellern, unterscheiden sich in Typ, Größe und Geometrie und können zudem verformt oder schräg positioniert sein. Für eine automatisierte Beladung muss das System daher jeden Container individuell erfassen und bewerten. Eine einfache, starre Programmierung reicht hierfür nicht aus — erforderlich ist eine flexible Typ-, Form- und Positionsbestimmung in allen sechs Freiheitsgraden.

Präzision trotz großer Messbereiche

Die zu erfassenden Objekte besitzen erhebliche Dimensionen. Gleichzeitig muss die Position der Ablagepunkte millimetergenau bestimmt werden, damit der Roboter Bauteile sicher einsetzen kann. Um ausreichend detaillierte 3D-Informationen über das gesamte Arbeitsfeld zu erhalten, müssen große Messvolumen mit hoher Genauigkeit erfasst und ausgewertet werden.

Kollisionsfreie Roboterführung

Neben der exakten Lagebestimmung des Containers müssen auch potenzielle Störkonturen erkannt werden — etwa hervorstehende Kanten, Fremdobjekte oder Beschädigungen. Diese können den Beladevorgang behindern oder zu Kollisionen führen. Das System muss daher Hindernisse zuverlässig identifizieren und die Roboterbewegung entsprechend anpassen oder den Prozess stoppen.

Integration in bestehende Produktionsprozesse

Ein weiterer kritischer Faktor ist die Einbindung in den laufenden Fertigungsablauf. Die Bildverarbeitung und Auswertung müssen in Echtzeit erfolgen, da zusätzliche Taktzeiten nicht akzeptabel sind. Gleichzeitig sollen die gewonnenen Daten für Qualitätsmanagement-Zwecke nutzbar sein, etwa zur Dokumentation des Containerzustands und zur Rückverfolgbarkeit.

Hohe Anforderungen an Sensorik und Robustheit

Die industrielle Umgebung stellt zusätzliche Anforderungen an die eingesetzte Hardware. Kamerasysteme müssen große Objekte zuverlässig erfassen, schnell Messdaten liefern und gleichzeitig robust gegenüber Staub, Feuchtigkeit und mechanischen Belastungen sein. Nur so lässt sich eine dauerhaft stabile und prozesssichere Automatisierung gewährleisten.

Durch die automatische Be- und Entladung von Containern sowie die integrierte 3D-Prüfung der Behälter lassen sich mit FrameSense bislang manuelle Arbeitsplätze zuverlässig automatisieren. Vor dem Hintergrund des zunehmenden Fachkräftemangels kann das System damit einen wichtigen Beitrag zur Effizienzsteigerung und Zukunftssicherung industrieller Produktionsprozesse leisten — insbesondere in der Automobilindustrie und vergleichbaren Branchen.

Die eingesetzte 3D-Kameratechnologie bildet dabei die Grundlage für die präzise Datenerfassung und erfüllt die Anforderungen anspruchsvoller Anwendungen. Vor allem in der Intralogistik, wo Bauteile aus größerer Entfernung und innerhalb großer Messvolumen exakt gegriffen werden müssen, erweisen sich hohe Projektorleistung und große Sensorauflösung als entscheidende Vorteile. Für andere Anwendungen wie Entstapel- oder Bin-Picking-Prozesse in der klassischen Logistik könnten künftig auch Varianten mit geringerer Auflösung, dafür aber noch höherer Geschwindigkeit, sinnvoll sein.

Insgesamt eröffnet die Kombination aus leistungsfähiger Sensorik und intelligenter Robotik neue Möglichkeiten für weiterführende Automatisierungslösungen. Damit steht der zunehmenden Verbreitung „sehender“ Roboter in Produktion und Logistik nichts im Wege — von der Entlastung menschlicher Arbeitskräfte bis hin zu flexibleren und robusteren Fertigungsabläufen.