6D-Kamera für 3D-Anwendungen

Die Perception Camera mvBlueSirius ist ein optisches System, das Objekte in seiner Umgebung wahrnehmen kann. Die Eigenschaften und die grundlegenden Prinzipien sind dem menschlichen Auge, in Verbund mit dem Gehirn, nachempfunden. Das menschliche Gehirn interpretiert die Szene sofort. Es erkennt einen Stuhl, einen Tisch, einen PC und keine wirren Haufen von Grauwertpixel. Die Objekte sind bekannt, weil sie erlernt wurden und weil ein Mensch im Laufe des Lebens erfahren hat, was damit gemacht werden kann. Damit erkennt er sehr gut starke Kontrastunterschiede, wie Kanten und Strukturen. Er erkennt auch den Abstand der Objekte zueinander. Aber wie geht das bei einer Heuschrecke im Gras? − Durch Bewegung. Braune Pilze im Wald werden am Besten durch Bewegung erkannt. Die feinen Bewegungsunterschiede der Pilzhaube gegenüber dem Hintergrund, aufgrund des unterschiedlichen Abstandes, reicht schon aus, um darauf aufmerksam zu werden. Wie so oft ist die Natur der beste Lehrer. Die Aufgabe der mvBlueSirius ist es bekannte Objekte wahrzunehmen. Dazu beschreibt man die prinzipiellen Eigenschaften der Objekte, die erkannt werden sollen.

Die mvBlueSirius zeigt dann alle Objekte mit 25 Hz bei voller Auflösung von 1.024 x 1.024 Pixel an und liefert Position (3D) und die Bewegungsvektoren (6D) der gefundenen Objekte, sowie Größe, Ausrichtung im Raum, den idealen Pick-Point. Dabei kann sie auch eng aneinander liegende Packungen unterscheiden. Der Erkennungsbereich startet bei ca. 270 mm und reicht bis 2.500 mm; ideal für die Verfolgung von Objekten im Raum oder für die Montage auf einem Roboter, der zunächst grob in der Ferne seine Palette sieht, um dann beim näheren Hinsehen auch einzelne Schachteln zu erkennen. Sollte die mvBlueSirius einen Schlag abbekommen oder durch das Transportsystem kontinuierlich durchgerüttelt werden, stellt sie sich durch Selbstkalibration automatisch wieder richtig ein.

Die mvBlueSirius eignet sich ideal für den Logistik- und Automotive-Bereich, besonders für die Aufgaben Größen- und Volumenbestimmung von Objekten, die still stehen oder in Bewegung sind, und für Pick&Place-Aufgaben von komplexen Szenen, wie sie typischerweise bei einem Griff in die Kiste vorkommen. Durch die hohe Robustheit und Erkennungsgeschwindigkeit lassen sich auch Roboter in Echtzeit führen.