NEUARTIGE MACHINE-VISION-TECHNOLOGIE ZUR AUTOMATISIERUNG MODERNER LAGERUMGEBUNGEN

Der Einsatz von Automatisierung in Lagerhaltung und Logistik nimmt weiter zu, da Unternehmen nach Möglichkeiten suchen, die Effizienz zu steigern, den Durchsatz zu steigern und den Umsatz zu steigern, um wettbewerbsfähig zu bleiben. In China, dem größten Industrierobotermarkt der Welt, wird beispielsweise die Lagerautomatisierung um ein Vielfaches wachsen durchschnittliche jährliche Wachstumsrate von 13.5 % laut dem Marktforschungsunternehmen Interact Analysis in den nächsten fünf Jahren.

Automatisierungssysteme in Lagerhäusern gibt es in verschiedenen Formen und Größen und nutzen Technologien wie maschinelles Sehen, autonome mobile Roboter, fahrerlose Transportfahrzeuge, traditionelle Industrieroboter, kollaborative Roboter, Bewegungssteuerung und mehr. Insbesondere im Bereich der maschinellen Bildverarbeitung werden verschiedene Arten von Technologien eingesetzt, um Unternehmen bei der Optimierung verschiedener Prozesse zu unterstützen. Im Folgenden wird auf die verschiedenen Arten eingegangen, wie Bildverarbeitungstechnologien – darunter hochauflösende und Hochgeschwindigkeitskameras, Barcode-Scanner und Software – in heutigen Logistik- und Lagerumgebungen einen Mehrwert schaffen.

Moderne Lager- und Logistikumgebungen nutzen eine breite Palette von Automatisierungstechnologien, darunter Industrieroboter, autonome mobile Roboter, Bildverarbeitungskameras, Barcode-Lesegeräte, Smart-Kameras, 3D-Kameras und verschiedene Arten von Software. Von dem Moment an, in dem Waren eine Logistikeinrichtung erreichen, bis zu dem Punkt, an dem sie zur Auslieferung in einen LKW gepackt werden, spielt die maschinelle Bildverarbeitung eine wichtige Rolle. 

Es gibt verschiedene Anwendungsarten, vom Palettieren und Depalettieren und Dimensionieren bis hin zu Hochgeschwindigkeitssortier- und Scantunneln. Natürlich sind die Anforderungen jeder Anwendung sehr unterschiedlich und nicht jede Lageranwendung ist für die Hochgeschwindigkeitskameras mit hoher Auflösung von Emergent Vision Technologies geeignet. Da sich Anwendungen jedoch weiterentwickeln und schneller werden, werden bestimmte Aufgaben im Lagerbereich von solchen Kameras profitieren. Diese beinhalten:

Innerhalb einer Logistikeinrichtung gibt es verschiedene Arten automatisierter Inspektionsaufgaben, von der Inspektion der Waren auf Schäden bei der Ankunft bis hin zur Sicherstellung, dass die Verpackung vor dem Versand vollständig und optimiert ist. Flächenkameras gepaart mit Bildverarbeitungssoftware können dazu beitragen, diese Prozesse und mehr, einschließlich der Dokumentation, zuverlässig zu automatisieren. Dazu kann die Aufnahme von Bildern von Paletten, Kisten, Anhängern und anderen Geräten gehören, um die Gesamtqualität und den Zustand zu beurteilen. 

Bildverarbeitungstechnologien helfen auch bei der Lagerhaltung und übernehmen Aufgaben wie Bestandsüberprüfung, Schadenserkennung und Roboterführung wie automatisierte Lager- und Bereitstellungssysteme. Bei der Auftragsabwicklung unterstützt die maschinelle Bildverarbeitung inzwischen bei mehreren Aufgaben, darunter die Überprüfung des Zustands und der Abmessungen von Paketen, die Überprüfung der Kommissionierung und Ausgabe sowie die Dokumentation ausgehender Sendungen.

Logistik und Lagerhaltung sind eine Branche mit geringen Gewinnspannen. Daher sind Geschwindigkeit und Genauigkeit wichtig, wenn es um die Auswahl einer Bildverarbeitungskamera geht. Global-Shutter-Bereichsscankameras werden häufig in Logistikanwendungen eingesetzt, da sich Produkte mit hoher Geschwindigkeit bewegen und das Stoppen dieses Prozesses einen Produktivitätsverlust bedeutet. Hochgeschwindigkeitskameras haben es Bildverarbeitungssystemen in Lagerumgebungen ermöglicht, sich an diese Anforderungen anzupassen und Prozesse am Laufen zu halten.    

Für Lagerautomatisierungsanwendungen, bei denen eine zuverlässige Bildübertragung ohne verlorene Pakete oder Frames erforderlich ist, unterstützen Kameras von Emergent Vision Technologies eine optimierte GigE-Vision Stream Protocol (GVSP)-Ansatz. Dies bedeutet, dass alle Emergent-Kameras Bildübertragungsfunktionen ohne Kopien und ohne Datenverlust bieten, was eine effiziente Bildübertragung mit minimalem CPU-Overhead gewährleistet, was für Systeme mit mehreren Kameras und Echtzeitverarbeitung von entscheidender Bedeutung ist.

Die 5GigE-, 10GigE-, 25GigE-Kameras und 100GigE-Kameras von Emergent mit den neuesten Sony Pregius S- und Gpixel CMOS-Sensoren bieten eine umfassende Palette an Optionen für die Qualitätskontrolle und viele andere Lagerautomatisierungsanwendungen. Kameras unserer Serien 5GigE Eros und 10GigE HR nutzen die folgenden Sony Pregius S CMOS-Bildsensoren: 

• 5.1 MP IMX547: HE-5000-SBL 5GigE-Kamera (45.5 fps), HR-5000-SBL 10GigE-Kamera (99fps)
• 8.1 MP IMX546: HE-8000-SBL 5GigE-Kamera (36.5 fps), HR-8000-SBL 10GigE-Kamera (73fps)
• 12.4 MP IMX545: HE-12000-SBL 5GigE-Kamera (34 fps), HR-12000-SBL 10GigE-Kamera (68fps)
• 16.13 MP IMX542: HE-16000-SBL 5GigE-Kamera (26 fps), HR-16000-SBL 10GigE-Kamera (52fps)
• 20.28 MP IMX541: HE-20000-SBL 5GigE-Kamera (21.5 fps), HR-20000-SBL 10GigE-Kamera (43fps)
• 24.47 MP IMX540: HE-25000-SBL 5GigE-Kamera (17.5 fps), HR-25000-SBL 10GigE-Kamera (35fps)

Die 25GigE Bolt-Serie nutzt auch den 5.1 MP IMX537 HB-5000-SB (269fps), 8.1MP IMX536 in seinem HB-8000-SB (201fps), 12.3MP IMX535 in seinem HB-12000-SB (192fps), 20.28MP IMX531 in seinem HB-20000-SB, und der 24.47 MP IMX530 in seinem HB-25000-SB (98fps).

Feige 1: Bildverarbeitungsgesteuerte Roboter können Vakuumgreifer nutzen, um Kartons von Förderbändern aufzunehmen und abzulegen.

Wenn Roboter alleine eingesetzt werden, können sie wiederholbare, vorprogrammierte Aufgaben in vielen verschiedenen Branchen zuverlässig automatisieren. Wenn die Roboter jedoch mit maschinellem Sehen kombiniert werden, werden die Systeme viel leistungsfähiger und flexibler, was eine neue Reihe von Anwendungen ermöglicht. In Lager- und Logistikumgebungen bedeutet dies oft, einen Roboter zu leiten, um Objekte für Aufgaben wie Bestandsverwaltung, Kommissionierung und Verpackung, Sortieren, Palettieren und Depalettieren sowie Qualitätsprüfung zu lokalisieren, zu erkennen, auszuwählen und zu platzieren.

Während viele Barcode-Leseanwendungen mit intelligenten Kameras und Barcode-Lesegeräten durchgeführt werden, gibt es Szenarien, in denen es sinnvoll ist, eine Bildverarbeitungskamera mit Software zu koppeln, die 1D- und/oder 2D-Barcodes dekodieren kann. Nehmen wir zum Beispiel an, dass ein visionsgesteuerter Roboter bereits für eine Palettierungs-/Depalettierungsanwendung eingesetzt wird, die nun das Lesen von Codes und die Überprüfung von Paketetiketten erfordert. Die Verwendung von Bildern, die von der vorhandenen Kamera aufgenommen wurden, bietet einen optimierten Ansatz zur Lösung beider Probleme. 

Bildverarbeitungskameras bieten in der Regel auch höhere Geschwindigkeiten und Auflösungen als spezielle Barcode-Lesegeräte, was bei der Bilderfassung hilft, wenn sich die Paletten bewegen oder aus der Ferne fotografiert werden. Darüber hinaus erfordern bestimmte Anwendungen möglicherweise hochauflösende Kameras, einschließlich Szenarien, in denen kleinere Barcodes aus der Ferne gelesen werden müssen oder wenn eine Einrichtung Bilder für die Fotodokumentation erfassen oder einen Blick auf eine gesamte Palette auf dem Weg zu einer Docktür erhalten möchte. 

Für solche Fälle bietet Emergent eine große Auswahl an hochauflösenden Modellen in seinen verschiedenen Kamerafamilien an, die von bis zu reichen Zenith HZ-100-G 100GigE-Kamera (103.7 MP Gpixel GMAX32103) und Bolt HB-127-S 25GigE-Kamera (127.7 MP Sony IMX661) Kameras.

Feige 2: Scantunnel nutzen Bildverarbeitungstechnologien für das Lesen von Barcodes und Qualitätsprüfungen bei hoher Geschwindigkeit.

Längst sind Zeilenkameras auch in der Logistikbranche im Einsatz. VitronicBeispielsweise installierte das Unternehmen in den 1990er Jahren seine Technologie zur Paketidentifizierung im weltweit größten Paketverteilzentrum von UPS. In dieser Konfiguration codierten die Mitarbeiter manuell Pakete, die nicht von Vitronics System aus fest installierten Zeilenkameras gelesen wurden, die Barcodes und Etiketten auf Paketen lesen, die sich auf einem Förderband bewegten. Auch heute noch verwendet das Unternehmen Zeilenkameras in seinem Vipac-Identifizierungssystem und erreicht eine Identifizierungsrate von nahezu 100 %, indem es Bildverarbeitungssoftware anstelle menschlicher Arbeitskräfte für schwer lesbare Barcodes einsetzt. 

Um den Hochgeschwindigkeitsanforderungen heutiger Lagerumgebungen gerecht zu werden, können die 10GigE-, 25GigE- und 100GigE-Zeilenkamerafamilien von Emergent zuverlässig eingesetzt werden, um Bildfunktionen ohne Kopien und ohne Datenverlust zu liefern. Die Modelle reichen von der 4K LR-4KG35 10GigE Zeilenkamera fähig zu 172KHz LZ-16KG5 100GigE Zeilenkamera, die 400 kHz erreichen kann.

Es gibt bestimmte Anwendungen, bei denen möglicherweise spezielle Bildgebungstechnologien erforderlich sind, beispielsweise die Erkennung von fälschungssicheren Wasserzeichen oder Sicherheitscodes auf Etiketten. Mit Kurzwellen-Infrarotkameras können Aufnahmen durch diese Flaschen gemacht werden, um genaue Füllstände zu gewährleisten. Kameras wie die HE-300-SI, HE-1300-SI, HE-3200-SI und HE-5300-SI - die Teil der Eros 5GigE-Kameraserie sind – nutzen Sie die fortschrittlichen SenSWIR-Sensoren von Sony ist in der Lage, Bilder im Bereich von 400 bis 1700 nm aufzunehmen. Diese Kameras basieren auf den 0.33 MP IMX991-, 1.31 MP IMX990-, 3.14 MP IMX993- und 5.24 MP IMX992-Sensoren von Sony. 

An anderen Stellen im Lager stellen Anwendungen, bei denen es um die Inspektion glänzender oder reflektierender Materialien geht, die Blendeffekte erzeugen, Probleme für herkömmliche Bildgebungstechniken dar. Beispielsweise kann das Lesen von Barcodes auf einer glänzenden Dose aufgrund der Spiegelung nahezu unmöglich sein. Polarisationskameras wie die HR-12000-SP und HR-5000-SP bieten verbesserte Helligkeit und Farbe und können auch Details erfassen, die von einem normalen Bildsensor bei Anwendungen wie der Inspektion von Kunststoffverpackungen nicht erkannt werden können. Diese Kameras basieren auf Sonys 5 MP Sony IMX250MZR (Mono) und IMX250MYR (Farbe) bzw. 12 MP Sony IMX253MZR (Mono) und IMX253MYR (Farbe). Diese Sensoren verfügen über mikroskopisch kleine Drahtgitterpolarisatoren über jeder Linse und haben Polarisationswinkel von 0°, 45°, 90° und 135° in Vier-Pixel-Gruppen; Die Gruppen werden interpoliert, wodurch sich die Gesamtauflösung des Sensors um das Vierfache verringert. Mit anderen Worten: Jeder Vier-Pixel-Block entspricht einem Ausgabepixel.

Emergent nutzt einen optimierten GigE Vision-Ansatz und eine allgegenwärtige Ethernet-Infrastruktur für zuverlässige und robuste Datenerfassung und -übertragung mit erstklassiger Leistung, anstatt sich auf proprietäre oder Punkt-zu-Punkt-Schnittstellen und Bilderfassungskarten zu verlassen. Emergent unterstützt Direktübertragungstechnologien wie die von NVIDIA GPUDirect, Dies ermöglicht die Übertragung von Bildern direkt in den GPU-Speicher. Die Technologie mildert die Auswirkungen großer Datenübertragungen auf die System-CPU und den Speicher und nutzt stattdessen eine leistungsfähigere GPU-Fähigkeit für die Datenverarbeitung, während gleichzeitig die Kompatibilität mit dem GigE Vision-Standard und die Interoperabilität mit kompatibler Software und Peripheriegeräten gewahrt bleibt.

Im Bereich von GigE Vision ist eines der Probleme, die zur Verwendung von Transmission Control Protocol (TCP) oder Remote Direct Memory Access (RDMA) und RDMA over Converged Ethernet (RoCE) geführt haben, die Notwendigkeit, Ethernet-Pakete am Empfänger zu zerlegen um die Bilddaten der Anwendung in zusammenhängender Form bereitzustellen, was eine Abspaltung der Ethernet-Paket-Header erfordert. Mithilfe von Software ist dies zwar möglich, geht aber mit einer Verdreifachung der Speicherbandbreite und einer höheren CPU-Auslastung mit Leistungseinbußen einher RDMA Benutzer loben die Vor- und Nachteile von traditionellem GigE Vision und RDMA. 

Emergent Vision Technologies nutzt einen kopierfreien Bildübertragungsansatz, der zu einer unverzichtbaren Voraussetzung für Spitzenleistung bei der Hochgeschwindigkeitsbildgebung geworden ist. Dieser Ansatz minimiert die CPU- und Speicherbandbreite durch die Verwendung integrierter Aufteilungsfunktionen, die in aktuellen Netzwerkschnittstellenkarten verfügbar sind. Diese Animation zeigt die Zero-Copy-Speicherbandbreitennutzung eines Systems, das das optimierte GigE Vision Stream Protocol (GVSP) für die Zero-Copy-Bildübertragung verwendet. Der erste Teil der Animation zeigt, dass das System nicht optimiert ist und der Puffer in der Netzwerkkarte überläuft, während der zweite Teil den freien und zuverlässigen Datenfluss über Zero-Copy und Systemoptimierung zeigt.

Weitere Kameraoptionen finden Sie in unserem interaktives Systemdesigner-Tool.