PROZESSAUTOMATISIERUNG & DIGITALISIERUNG



 Roboterbasierte Lösungen für Pick-and-Place 

Integrationsfähiger Cobot nutzt KI

Gerhard Schubert GmbH

Eine innovative Entwicklung von Schubert zeigt, welches Potenzial entsteht, wenn die Produktivität klassischer Industrieroboter mit der hohen Integrationsfähigkeit von Cobots kombiniert wird. Der tog.519 lässt sich schnell in Betrieb nehmen, erfordert geringen Programmieraufwand und pickt Gegenstände dank KI mit hoher Präzision.

„tog“ – der Name ist bei Schubert Programm. Das Kürzel – dem englischen Wort „together“ entlehnt – steht für eine ganze Reihe an Automatisierungslösungen, die dem menschlichen Bediener die Arbeit erleichtern. Mit dem tog.519 machte Schubert 2019 den Anfang der automatisierten Zusammenarbeit: Ein internationales Team talentierter Ingenieure konzipierte den Pick-and-Place Cobot in einem eigenen Start-up. Die tog-Familie umfasst inzwischen auch den tog.101.

Der tog.519 ist kein kollaborativer Roboter im eigentlichen Sinn. Er arbeitet in einer Schutzzelle, um seine hohe Leistung konstant halten zu können. Klassische Cobots drosseln ihre Geschwindigkeit, sobald sich ein Mensch nähert. Mit einem Cobot teilt der tog.519 dennoch die einfache Integration und schnelle Inbetriebnahme. Beim Pick-and-Place von Produkten aller Art und Branchen läuft er mit bis zu 90 Takten pro Minute zur Hochleistung klassischer Industrieroboter auf. 

Mit roboterbasierten Lösungen für Pick-and-Place-Anwendungen kennt Schubert sich seit den 1980er Jahren aus. Beim tog.519 hat Schubert die SCARA-Kinematik um eine fünfte Achse ergänzt, die den Cobot noch agiler macht. Gegenstände greift er nicht nur gerade, sondern auch in einem Winkel und legt sie präzise in vorgesehene Ablagen.

Der Cobot kann was, nicht nur dank fünf Achsen. Eine Kombination aus zwei 2D-Kameras versorgt ihn mit Aufnahmen der zu pickenden Produkte. Die Bilder wertet er mittels eines neuronalen Netzwerks aus und ordnet die Produkte auf dem Band Verpackungskategorien zu. Das Netzwerk haben Ingenieure zuvor mit unzähligen Datensätzen „trainiert“. Deshalb erkennt es auch die Positionen von Einzelprodukten – selbst dann, wenn diese einen ungeordneten Haufen bilden.