Motivation
Objekte, die unsortiert in Kisten oder undefiniert auf Paletten bereitgestellt werden, müssen in der industriellen Produktion vor der Nutzung sortiert werden. Dies wird durch Vereinzelung und die sogenannte Depalettierung erreicht. Im Projekt wird ein KI-basiertes Robotik-System für diese Aufgaben entwickelt. Das System kann einfach und flexibel von Systemintegratoren und Endanwendern in unterschiedlichsten Anwendungskontexten verwendet und unkompliziert auf verschiedene Hardware übertragen werden.
Ziele und Vorgehen
Ziel des Vorhabens DeepPicking ist es, selbstlernende und selbstkonfigurierende Systeme zu entwickeln, um Bauteile in Kisten oder Gebinden auf Paletten zu erkennen. Das Fraunhofer IPA bringt dazu umfassende Expertise und Vorarbeiten ein. Neben bereits vorhandenen Simulationsumgebungen und Lernverfahren für gezielte Greifprozesse aus Kisten und von Paletten wird ein etabliertes „Griff-in-die-Kiste-System“ eingesetzt. Die Vorarbeiten werden im Projekt entsprechend den Marktbedürfnissen hinsichtlich der praktischen Verwendbarkeit weiter verbessert. Um diese Gegenstände automatisiert aufnehmen und bewegen zu können, werden intelligente Greifstrategien berechnet. Anders als bisher werden die Parameter dieser Systeme größtenteils automatisiert und damit einfach, schnell und ohne Expertenwissen angepasst. Projektkoordinator und KMU Premium Robotics integriert diese KI-Methoden in sein Handhabungssystem für die Palettenkommissionierung, um mit minimalem Konfigurationsaufwand verschiedenste Produkte von sortenreinen Paletten entnehmen und auf Mischpaletten kommissionieren zu können. In einem zweiten Anwendungsfall wird das KMU drag & bot die KI-basierten Greifmethoden für das Zusammenstellen der in einem Montageschritt, z.B. im Fahrzeugbau, benötigten Bauteile aus sortenreinen Kisten einsetzen. Mit dem Endanwender Daimler Trucks ist ein direkter Verwertungspartner beispielhaft für das große Marktpotenzial der automatisierten Montagekitzusammenstellung in allen Branchen mit industriellen Montageprozessen beteiligt.
Innovationen und Perspektiven
Darüber hinaus werden die im Projekt entwickelten neuen Methoden in das Programmiersystem des Unternehmens drag & bot zur einfachen, fähigkeitenbasierten Roboterprogrammierung integriert. Die beiden KMUs werden nach Projektabschluss in der Lage sein, die KI-basierten Handhabungssysteme zur Produktreife weiterzuentwickeln. Bisher nicht wirtschaftlich automatisierbare Handhabungsprozesse können somit automatisiert werden. Dies eröffnet neue Marktpotenziale und stellt einen weltweiten Wettbewerbsvorteil dar.