Einsatzszenario:
Der neu entwickelte Palettensensor eignet sich sowohl für den bedienergeführten als auch für den komplett automatischen Betrieb. Bei Bedienerführung fungiert der Sensor mit seiner grafischen Nutzerschnittstelle als Fahrer- bzw. Bedienerassistenzsystem. Vor der Palettenaufnahme kann sich der Fahrer – ähnlich wie bei einem unterstützenden Einparksystem für Autos – die vor dem Fahrzeug beliebig positionierte Palette anzeigen lassen. Der Nutzerbildschirm verdeutlicht den nach vorgebbaren Parametern optimal geplanten Anfahrtsweg zur Palette. Diesen Fahrweg muss der Bediener dann nur noch abfahren. Die Gefahr einer fehlerhaften Navigation und der Beschädigung von Palette und Transportgut wird entscheidend reduziert, was sich wiederum positiv auf die innerbetriebliche Sicherheit auswirkt.
Als Alternative dazu ist der komplett automatische Betrieb möglich. In diesem Fall ist der Palettensensor lokal innerhalb eines Fahrerlosen Transportsystems (FTS) aktiv. Am Aufnahmeplatz für die Paletten übernimmt er die Aufgabe der Navigation.
Das System ist sehr flexibel. Möglich sind auch Mischformen des Einsatzes, bei denen der Bediener sein Fahrzeug im Randbereich des Aufnahmeplatzes abstellt und dort auf Automatikbetrieb umschaltet. Das lokal autonom agierende Fahrzeug und der Palettensensor sorgen dann nur für die automatische Aufnahme der Palette, und danach übernimmt der Fahrer den weiteren Transport. Das bedeutet höchste Zuverlässigkeit in der Interaktion von Mensch und Technik.
Zwei Technologien in einem Sensorkonzept:
Für die beschriebene Lösung werden im Sensorkonzept von FusionSystems zwei Technologien miteinander verbunden. Bei dem zweistufigen Konzept werden zuerst aus dem Entfernungssignal des Laserscanners Hypothesen für die Existenz und die Position von Paletten generiert und diese Hypothesen dann zur weiteren Überprüfung mithilfe von Bilddaten übergeben. Dazu wird die in der Hypothese angenommene Position einer Palette auf Basis der Kalibrierungsdaten der Kamera in das Kamerabild transformiert, und dort wird in der lokalen Bildumgebung die Existenz der Hypothese überprüft. Beide Stufen verwenden ein geometrisches Modell, das die Abmessungen und die 3D-Formmerkmale einer Palette (des jeweils zu erkennenden Palettentyps) repräsentiert.
Laserverarbeitung:
Die Detektion der Palette in der ersten Stufe mit den Laserdaten basiert auf dem präzisen Vergleich der geometrischen Muster im Laserscan mit dem im System hinterlegten Palettenmodell. Vorrangig werden zwei Formmerkmale verwendet: die Durchgängigkeit der oberen Deckbretter der Palette (erkennbar durch zusammenhängende Linien im Laserscan) oder die mehrfach vorhandenen Klötze der Zwischenschicht (kurze einzelne Stücke bilden ein regelmäßiges Muster im Laserscan). Der zu wählende Ansatz ist von der Scanhöhe des Laserscanners abhängig. Dementsprechend ist eine Linienerkennung bzw. ein Mustervergleich der Klötzepositionen die Grundlage der Laserscannerverarbeitung.
Bildverarbeitung:
In der zweiten Stufe dient das 3D-Palettenmodell dazu, die im Bild auswertbaren Merkmale der Palette zur Erhebung der Bildmerkmale zu verwenden und so einen Merkmalsvektor zu generieren, der zur Verifikation der Hypothese verwendet wird.
Je nach Lage der Palette sind entweder zwei Palettenseiten gut sichtbar und auch für die Erhebung von Merkmalen geeignet oder es ist nur eine Palettenseite frontal sichtbar – dann wird nur diese eine Seite für die Erhebung von Merkmalen verwendet. Für die Merkmalserhebung im Bild werden mehrere Ansätze miteinander kombiniert: Mithilfe des 3D-Palettenmodells wird ein zur erkannten Palettenlage passendes synthetisches Bild generiert und daraus ein Kantenbild erzeugt, das als Vergleichsmuster zum selektierten Bildbereich (ebenfalls als Kantenbild repräsentiert) verwendet wird. Zum Mustervergleich wird die Methode des Chamfer-Matchings genutzt und auf diese Weise ein ganzheitlicher Gütewert für die Übereinstimmung von synthetischem Soll-Bild und aktuellem Ist-Bild abgeleitet. Zusätzlich wird von den beiden oder der einen sichtbaren Palettenseite ein Seitenansichtbild in der passenden Größe selektiert und entzerrt und so ein standardisiertes Frontansichtbild erzeugt.
Im Frontansichtbild wird eine systematische Grauwertbetrachtung mithilfe eines Grauwertprofils durchgeführt. Für jede Spalte eines Frontansichtbildes wird der Grauwert über die selektierten Zeilen gemittelt. Die Profilerzeugung führt zu einer weiteren Merkmalsbetrachtung mit einem Satz von Merkmalen, wie dem Grauwert, dem Grauwertverhältnis und der Symmetrie der Grauwerte. Über diesen Merkmalssatz wird ebenfalls die Güte der hypothetischen Frontansicht definiert. Abschließend werden die Bewertungen des Mustervergleichs und die Bewertungen des Merkmalssatzes der Profilbewertung zusammengefasst und mit einem Fusionsoperator (beispielweise mit UND-Charakteristik) zu einem gemeinsamen Bewertungswert zusammengeführt, dessen Vergleich mit einem Zielwert darüber entscheidet, ob die untersuchte Palettenhypothese tatsächlich zu einer Palette gehört oder nicht.
Begünstigt wird die Funktion der Bildverarbeitung durch den Einsatz von Scheinwerfern, die für eine Beleuchtung sorgen, die weniger stark vom Umgebungslicht abhängig ist. Dafür werden eine Beleuchtung im Infrarotbereich (NIR) und ein entsprechender Filter für die Kamera verwendet. Dadurch kann die Empfindlichkeit gegenüber Tageslicht oder anderen variierenden künstlichen Lichtquellen erheblich reduziert werden.
Sicherheitsfunktion:
Die permanente Erkennung und Lokalisierung der Paletten ermöglicht neben der Navigationsfunktion auch eine objektadaptive Sicherheitsfunktion. Sie geht über die übliche Funktion umschaltender Schutzfelder weit hinaus. Während der Anfahrt des Staplers an die Palette ist durch Umschalten der Schutzfelder nur sehr grob eine Absicherung zu realisieren. Durch die Kopplung der Sicherheitsfunktion mit der Detektion der Palette wird eine fließende und lückenlose Anpassung des Sicherheitsbereichs erzielt.
Erste Messepräsentation 2012 - Nutzervorteile
Auf der diesjährigen Sächsischen Industrie- und Technologiemesse (SIT) im Juni in Chemnitz präsentierte die FusionSystems GmbH ihre neue Sensorentwicklung gemeinsam mit dem Kooperationspartner Sander Fördertechnik GmbH Chemnitz. Dazu wurde ein Linde-Hubwagen mit dem Sensorsystem ausgestattet. Der gemeinsame Messeauftritt wurde mit dem „Messechampion“ ausgezeichnet.
Die wichtigsten Nutzervorteile des neuen Systems sind die Ermittlung der idealen Fahrbahn des Staplers, die exakte Lastenaufnahme, die automatische Erkennung von Gefahrenquellen, die Optimierung der Logistik sowie Zeit- und Kostenersparnisse.
Über FusionSystems GmbH:
FusionSystems bietet als Systemhaus Teil- und Komplettlösungen aus verschiedenen Bereichen der Informationstechnologie. Als Dienstleister für Industrie, Forschung und Entwicklung ist das primäre Arbeitsfeld die Sensorik mit der Integration auch in bestehende Systeme sowie der zugehörigen Softwaretechnologie. Zu den Kernkompetenzen des Unternehmens zählen die Fahrzeugumfelderfassung mit multisensoriellen Systemen, die optische Navigation von Fahrzeugen und die industrielle Bildverarbeitung. Für Bereiche, in denen sich Mensch und Maschine begegnen, schafft FusionSystems Erkennungssysteme, die über innovative Mensch-Maschine-Schnittstellen ein Zusammenarbeiten beider Seiten sicher und effektiv gestalten.
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