Bildverarbeitungssystem zur Ermittlung der optimalen Greifreihenfolge von Rohren aus einem verzopften Bund

Autor: Simon Kohfeld
Betreuer: Prof. Schneider

Einleitung

Das Thema Bildverarbeitung gewinnt in den letzten 30 Jahren stetig an Bedeutung. Nicht nur im Automobil, beispielsweise für Spurhalteassistenzsysteme oder im Bereich der Consumer-Elektronik, wie die Gesichtserkennung via PC oder Smartphone, sondern auch in der Industrie finden Bildverarbeitungssysteme immer mehr Anwendung. In der Industrie gibt es bereits einige verschiedene Kamerasysteme und auch algorithmische Lösungen zur Qualitätskontrolle oder zur Bauteilerkennung für eine Robotersteuerung. Ein Beispiel für die Verwendung von Kameras für die Steuerung von Robotern ist das so genannte „Bin Picking“. Ein Kamerasystem analysiert einen Behälter mit Bauteilen und ermittelt das zu greifende Teil für den Roboter. Allgemein gilt: je spezifischer die Anforderungen an das Bildverarbeitungssystem sind, desto weniger Systeme sind als Lösung für das jeweilige Problem am Markt erhältlich.

Gerade bei sehr großen Bildausschnitten oder schlechten Kontrasten im Bild sind nur wenige Fertiglösungen am Markt verfügbar. Um ein solches spezifisches Problem zu lösen, wird die nachfolgende Masterarbeit mit dem Thema „Bildverarbeitungssystem zur Ermittlung der optimalen Greifreihenfolge von Rohren aus einem verzopften Bund“ angefertigt. Die Möglichkeiten aktuell auf dem Markt erhältlicher Kamerasysteme werden recherchiert und verschiedene Algorithmen werden für die Problemlösung vorgestellt und getestet. Diese Arbeit wird in Zusammenarbeit mit der Firma BENTELER Steel/Tube durchgeführt. Es soll eine Lösung für das Vereinzeln verzopfter Rohre erarbeitet werden, um die Automatisierung des Stahlrohrwerks in Schloss Neuhaus voranzutreiben.

Vorstellung der BENTELER Steel/Tube GmbH

Allgemein

• Eine von drei Divisionen der BENTELER-Gruppe
• Produktion von Stahlrohren
• 3800 Mitarbeiter
• weltweit sieben Werke
• Verfassung dieser Arbeit am Standort Schloss Neuhaus

Werk Schloss Neuhaus

• Im Jahr 1919 gegründet
• 1150 Mitarbeiter
• Fertigung von nahtlosen Präzisionsrohren

Aufgaben der Masterarbeit

Machbarkeitsstudie zur kamerabasierten Rohrerkennung und Kantenfindung zur optimalen und automatischen Vereinzelung von Rohren in verzopften Bunden mittels Roboter

1. Recherche und Beschaffung eines geeigneten Kamerasystems

2. Erstellung eines Programms zur Rohrerkennung mittels Kamerasystem

3. Ermittlung des optimal zu greifenden Rohrs

4. Ausgabe der optimalen Greifposition

Ergebnis

Als optimal geeignet wird eine Anlage ausgewählt, die einen minimalen Rohrdurchmesser von 19,5 mm aufweist, 25 Sekunden Zeit für die Bildverarbeitung lässt und an der die Montage der Kameras einfach möglich ist. Der einzige negative Aspekt ist die benötigte Anzahl an Kameras aufgrund der Rohrlänge von bis zu 20 m. Nach Gegenüberstellung von Technologie, Preis und Handhabbarkeit von verschiedenen 3D-Kameras, fällt die Entscheidung auf die ToF-Technologie in Form der Azure Kinect von Microsoft. Der Rechenbedarf wird ermittelt und eine Marktrecherche wird durchgeführt.

Die Bildverarbeitung zur Erkennung des optimal greifbaren Rohres wird mit Hilfe der Eigenwertberechnung der Hesse-Matrix und der anschließenden Modellbildung mit dem RANSAC-Algorithmus gelöst. Als Entwicklungssoftware wird MATLAB® verwendet, da auf Vorkenntnisse aus dem Studium zurückgegriffen werden kann. Der Live-Test an der Anlage kann erfolgreich einen Nachweis über die korrekte Funktionsweise bei 85 % der Testfälle erbringen. Durch aufgezeichnete Bilder können Optimierungen vorge-nommen werden, wodurch die Zuverlässigkeit auf über 90 % gesteigert werden kann.

Die grundsätzliche Funktionsweise des Systems kann somit insgesamt nachgewiesen werden. Eine vollständig prozesssichere Lösung kann aber voraussichtlich nur mit einem erheblichen Mehraufwand erreicht werden, da weitere Schritte erforderlich sind, wie das Zusammenfügen der Kamerabilder bei mehreren Kameras, die Entwicklung einer Haltekonstruktion, die es ermöglicht die Kameras sehr genau gegeneinander auszurichten und auch der Algorithmus muss sowohl durch die wesentlich höhere Menge an Bilddaten, als auch hinsichtlich einer besseren Erfolgsquote optimiert werden. Zusätzlich muss dann der Roboter geplant, beschafft und anschließend programmiert werden. Eine Entwicklung des Gesamtsystems in Eigenregie, innerhalb der Firma Benteler Steel/Tube ist somit als riskant einzustufen, da vor allem die Erfahrungen im Bereich Bildverarbeitung eher gering sind.

Ausblick und Fazit

Fazit

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