Fortschritt durch sehende Roboter

Mehrere Roboter nehmen Spritzen von einem Fließband auf und platzieren sie in individuellen Einheiten. Der Einsatz von Bildverarbeitungstechnologie sorgt für ausreichend Flexibilität, sodass Roboter Spritzen unabhängig davon aufnehmen können, wie diese auf dem Fließband liegen oder Spritzen unterschiedlicher Größen und Typen nach diesen Kriterien sortieren können, falls der Hersteller für alle das gleiche Fließband nutzt.

Unsere Augen wie unser Gehirn funktionieren wie eingebaute Hard- und Software, die uns dabei unterstützen, die Welt um uns herum und somit die unzähligen Tiefen, Strukturen und Farben, die uns begegnen, wahrzunehmen. Ebenso wie unsere Augen Signale von unserem Gehirn empfangen, um Bewegungen kontinuierlich zu fokussieren und sich unterschiedlichsten Lichtverhältnissen anzupassen, ermöglicht die Integration von Bildverarbeitungstechnologie in modernen Softwarewerkzeugen Robotern, ihre sich verändernde Umgebung wahrzunehmen und darauf zu reagieren. So eröffnet sich eine ganze Bandbreite an neuen Bildverarbeitungs- und Roboteranwendungen.

Bildverarbeitungsgestützte Roboter

Eine der häufigsten Einsatzmöglichkeiten von Bildverarbeitungstechnologie in der Robotik demonstrieren bildverarbeitungsgestützte Roboter. Auf Produktionsebene finden sich diese bereits seit Langem in Bereichen wie Montage und Materialhandhabung, wo eine Kamera zum Erfassen eines Bildes und Auffinden eines Teils oder Ziels eingesetzt wird, bevor Koordinaten an den Roboter zum Durchführen einer spezifischen Funktion gesendet werden, beispielsweise zum Aufnehmen eines Teils.

Das Integrieren von Bildverarbeitungstechnologie in Anwendungen wie diese, ermöglicht es Maschinen, immer intelligenter und somit auch flexibler zu werden. Dieselbe Maschine kann eine Vielzahl von Aufgaben durchführen, da sie erkennen kann, welches Teil sie gerade bearbeitet, und sie ist auch in der Lage, sich entsprechend unterschiedlichen Gegebenheiten anzupassen. Ein weiterer Vorteil, Bildverarbeitung für die Maschinensteuerung einzusetzen, findet sich darin, dass die gleichen Bilder für die In-Line-Inspektion der bearbeiteten Teile verwendet werden können. So werden Roboter nicht nur flexibler, sondern können auch qualitativ höhere Ergebnisse erzielen. Wird jedoch ein hohes Maß an Präzision für die Bewegung benötigt, können Bestandteile wie Kamera oder Motorsteuerungssystem sehr teuer werden, da viele bildverarbeitungsgestützte Robotersysteme ein einzelnes Bild zu Beginn der Aufgabe einsetzen, ohne dass es danach Rückmeldungen zur Berücksichtigung kleiner Fehler gibt. Eine bildgestützte Servosteuerung bewältigt diese Herausforderung, da eine Kamera entweder auf oder in der Nähe des Roboters befestigt wird und sie kontinuierlich Rückmeldungen gibt, um kleine Fehler in den Bewegungen auszubessern. Folglich wird die Bildverarbeitung innerhalb der Steuerschleife eingesetzt. In manchen Fällen kann die Bildinformation sogar vollständig klassische Rückmeldungsmechanismen wie Encoder ersetzen, sodass der Servomotor direkt angesprochen werden kann. Eine direkte Servosteuerung beschleunigt die Hochgeschwindigkeitsleistung von Anwendungen, z. B. Laserausrichtung und Halbleiterproduktion sowie andere Verfahren, die Hochgeschwindigkeitssteuerung umfassen.

Mobile Robotikanwendungen

Der Einsatz von Bildverarbeitung in der Robotik für industrielle Anwendungen ist bereits weit verbreitet, doch auch bei Embedded-Systemen wird immer häufiger darauf gesetzt. Ein Beispiel für diesen Fortschritt findet sich im Bereich mobile Robotikanwendungen. Roboter finden den Weg von der Produktionsumgebung in unseren Alltag, wo sie eine bedeutende Rolle einnehmen. Dies machen Serviceroboter deutlich, die in Krankenhäusern eingesetzt werden, um dem Kostendruck auf das Gesundheitssystem und dem Mangel an Ärzten und Pflegepersonal zu begegnen, oder autonome Traktoren, die Felder pflügen, um die Bepflanzung und die Effizienz bei der Ernteabwicklung zu optimieren. Nahezu jeder autonome mobile Roboter benötigt anspruchsvolle Bildverarbeitung, angefangen bei Hinderniserkennung bis hin zu visueller simultaner Lokalisierung und Darstellung.

In den kommenden zehn Jahren wird die Anzahl der Bildverarbeitungssysteme, die von autonomen Robotern eingesetzt werden, voraussichtlich die Anzahl an Systemen, die von fest installierten Roboterarmen verwendet werden, weit überholen.

3D-Bildverarbeitung

Ein steigender Trend ist der Einsatz von 3D-Bildverarbeitungstechnologie, die Roboter dabei unterstützt, mehr von ihrer Umgebung wahrzunehmen. Ausgehend von den Anfängen in Forschungslaboren an Hochschulen hat die 3D-Bildverarbeitungstechnologie große Fortschritte aufgrund der Entwicklungen in den Bereichen Sensorik, Beleuchtung und vor allem in der Verarbeitung gemacht. Heutzutage wird die 3D-Bildverarbeitung in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, von bildverarbeitungsgestützten Robotern, die Güter direkt aus Transportbehältnissen entnehmen, bis hin zu Präzisionsmesstechnik und mobiler Robotik. Die neueste Generation von Prozessoren kann gewaltige Datensätze und komplexe Algorithmen verarbeiten, die für das Extrahieren von Tiefeninformationen und zur schnellen Entscheidungsfindung erforderlich sind. Autonome Fahrzeuge nutzen Tiefeninformationen, um die Größe und Entfernung von Hindernissen zu messen und so eine präzise Pfadplanung sowie Hinderniserkennung durchzuführen. Stereobildverarbeitungssysteme können umfassende dreidimensionale Informationen für Anwendungen im Bereich Navigation liefern und auch unter sich ändernden Lichtverhältnissen gute Ergebnisse erzielen. Bei der Stereobildverarbeitung werden zwei oder mehr Kameras, die versetzt voneinander und dennoch auf das gleiche Objekt gerichtet sind, eingesetzt. Durch Vergleich der gemachten Bilder können Disparität und Tiefeninformationen kalkuliert werden. So erhält man präzise 3D-Informationen.

Obwohl Algorithmen für Anwendungen wie 3D-Bildverarbeitung mit Robotern aufgrund der erhöhten Leistung von Prozessoren geeignet sind, werden viele Anwendungsbereiche, die zusätzliche Leistung erfordern, nach wie vor nicht ausgeschöpft. In der Medizintechnik beispielsweise, werden die robotergestützte Chirurgie und Lasersteuerungen immer stärker in Bildführungstechnologien integriert. Für diese Art leistungsstarker Bildverarbeitungsanwendungen sind FPGAs für die Bildvorbereitung oder den Einsatz der Bildinformationen als Feedback in Hochgeschwindigkeits-Steuer- und -Regelanwendungen zuständig. Neben der präzisen Synchronisation der Bildverarbeitungsdaten mit einem Motorsteuerungs- oder Robotersystem eignen sich FPGAs hervorragend für hochdeterministische und parallele Bildverarbeitungsalgorithmen. Diese Technologie wird z. B. bei Laseroperationen am Auge umgesetzt. Hierbei werden geringste Bewegungen in den Augen des Patienten mit der Kamera erkannt und als Feedback verwendet, um das System bei hoher Geschwindigkeit automatisch zu fokussieren. Außerdem können FPGAs Überwachungs- und Automobilanwendungen unterstützen, indem Hochgeschwindigkeitsmerkmalverfolgung und Teilchenanalyse durchgeführt werden. Aufgrund der sich rasant weiterentwickelnden Verarbeitungs- und Softwaretechnologien sowie Bildverarbeitungshardware finden sich Kameras so gut wie überall. Maschinen und Roboter in der Fertigungs- und Konsumgüterindustrie werden mit der Integration von Bildverarbeitungstechnologie zunehmend intelligenter. Die schnellere Verbreitung von Bildverarbeitungsmöglichkeiten in zahlreichen Geräten bedeutet auch, dass viele Systementwickler mit Bildverarbeitung und Embedded-Bildverarbeitungstechnologien zum ersten Mal arbeiten, was eine große Herausforderung darstellt.

Für Systementwickler aber auch andere, die an Bildverarbeitungstechnologien interessiert sind, stehen wertvolle Informationsquellen zur Verfügung. Die Embedded Vision Alliance (EVA) ist eine dieser Quellen – eine Partnerschaft führender Technologieanbieter mit Sachkompetenz in Embedded-Bildverarbeitungstechnologie. Die EVA unterstützt Systementwickler bei der Integration von Embedded-Bildverarbeitungstechnologien in ihre Designs mit einer Reihe kostenloser Ressourcen, z. B. technischer Artikel, Diskussionsforen, Online-Seminare und Veranstaltungen vor Ort.