Eine Nachricht hinterlassen
Wenn Sie an unseren Produkten interessiert sind und mehr Details erfahren möchten, hinterlassen Sie bitte hier eine Nachricht. Wir werden Ihnen so schnell wie möglich antworten.
Mit dem Fortschritt der industriellen Automatisierung in Richtung Flexibilität und IntelligenzDie Diskrepanz zwischen dem, was Robotersysteme sehen und was sie verstehen können, bleibt das größte Hindernis für echte Autonomie. ifm, ein weltweit führendes Unternehmen im Bereich Sensortechnologie, überbrückt diese Lücke durch drei Kernwerte für Robotersysteme: hochpräzise Wahrnehmung, Echtzeit-Datenfusion, Und Unterstützung bei der virtuellen InbetriebnahmeDurch diese Säulen ermöglicht ifm Partnern wie der momac GmbH, eine zuverlässige und wiederholbare Automatisierung in den komplexesten und anspruchsvollsten Szenarien zu erreichen – von der Automobilmontage mit gemischten Modellen bis hin zur Kommissionierung in der Logistik mit hohem Produktmix.
Das ist keine Sinneswahrnehmung um der Sinne willen. Das ist … Wahrnehmung als Ermöglicher – Roboterarme von blinden, vorprogrammierten Bewegungsmaschinen in adaptive, intelligente Systeme zu verwandeln, die mit menschenähnlicher Präzision auf ihre Umgebung reagieren.
Der Wettbewerbsvorteil von ifm beruht auf drei differenzierten Technologieplattformen, die jeweils eine entscheidende Lücke in modernen Robotikanwendungen schließen.
Jenseits der 2D-Grenzen: Herkömmliche 2D-Kameras können weder Tiefe, Ausrichtung noch Oberflächenkrümmung bestimmen – Einschränkungen, die bei Anwendungen wie Kommissionierung, Depalettierung und Montage, bei denen Teile zufällig positioniert sind, zum Problem werden. 3D-Industriekameras entweder Time-of-Flight (ToF)- oder stereoskopische Sehtechnologien nutzen, um zu generieren Millimetergenaue Punktwolkenselbst unter schwierigen Lichtverhältnissen, reflektierenden Oberflächen oder unübersichtlichem Hintergrund.
Dynamische Greiffähigkeit: Das 3D-Vision-System gibt Echtzeitdaten aus über:
3D-Position (X-, Y-, Z-Koordinaten)
Orientierung (Roll-, Nick- und Gierwinkel)
Oberflächenmerkmale (Krümmung, Ebenheit, Lochpositionen)
Dies ermöglicht es Robotern, folgende Aufgaben auszuführen: zufällige Behälterauswahl – Entnahme unregelmäßig geformter Teile aus unstrukturierten Behältern ohne menschliches Eingreifen – und dynamisches Greifen wobei der Roboter seinen Griff in Echtzeit an die tatsächliche Ausrichtung des Werkstücks anpasst.
Typische Anwendungsbereiche:
Lochausrichtung Bei der Automobilmontage wird der Roboterarm mithilfe einer 3D-Kamera bis auf 0,5 mm an das Zielloch herangeführt, was ein präzises Einsetzen von Befestigungselementen und Buchsen ermöglicht.
Sechsseitige Inspektion Bei Logistikkartons erfasst das System die vollständige 3D-Geometrie jeder Verpackung und überprüft Abmessungen, Etikettenplatzierung und Beschädigungen vor der automatisierten Sortierung.
Das 3D-Vision-System dient als „Augen“ der Roboterzelle; das IO-Link-Sensornetzwerk stellt die "sensorisches Nervensystem".
Palettenpositionierungssystem – Eine implementierte Lösung:
8 x IFM-Lichtschranken um die Palettierstation herum ein verteiltes Detektionsarray bilden.
Ein IO-Link-Master Überträgt Konturdaten von allen Sensoren in Echtzeit und generiert automatisch Palettierkoordinaten für den Roboter.
Das System erreicht ±1 mm Genauigkeit Mit adaptiven Algorithmen, die Materialfarbe, Oberflächenreflexion und Umgebungslichtvariationen ausgleichen – keine manuelle Kalibrierung erforderlich.
Ermöglichung vorausschauender Wartung: Über die Positionserfassung hinaus umfasst das IO-Link-Portfolio von ifm Folgendes:
Vibrationssensoren – Zustand der Motorlager überwachen; Unwucht oder Verschleiß vor einem Ausfall erkennen.
Temperatursensoren – Überwachung der thermischen Drift in kritischen Aktuatoren.
Alle Zustandsdaten werden über dieselbe IO-Link-Infrastruktur übertragen, wodurch die Notwendigkeit separater Überwachungsverkabelung entfällt und die Funktion ermöglicht wird. zentralisiertes Anlagenzustandsmanagement ohne zusätzliche Hardwareinvestitionen.
Bereit für den digitalen Zwilling: ifm-Sensoren liefern standardisierte Datenschnittstellen (einschließlich OPC UA-, Profinet- und ROS-kompatibler Formate) zur direkten Integration mit Simulationswerkzeugen wie TIA Portal, ROS und Siemens NX Mechatronics KonzeptdesignerDies ermöglicht es Systemintegratoren, vollständige digitale Zwillinge der Roboterzelle zu erstellen – einschließlich Sensorverhalten, Umwelteinflüssen und Lichtvariationen.
Vorteile vor der Validierung:
Optimierung der Sehschwellen – Bestimmung optimaler Belichtungs-, Konfidenzniveaus und Erkennungsparameter in der Simulation, wodurch das Ausprobieren auf der realen Produktionslinie entfällt.
Roboterbahnen validieren – Simulation von Pick-and-Place-Pfaden zur Vermeidung von Kollisionen, bevor der Roboter überhaupt montiert ist.
Verkürzen Sie die Fehlersuchezeit vor Ort um 50 % – Die Phase der physischen Inbetriebnahme wird zur Verifizierung, nicht zur Entdeckungsphase.
Die Partnerschaft zwischen ifm und momac GmbH veranschaulicht, wie Technologie und Systemintegration zusammenwirken, um über den gesamten Projektlebenszyklus hinweg einen messbaren Mehrwert zu schaffen.
| Phase | ifm-Beitrag | Kundennutzen |
|---|---|---|
| Design | Auswahlhilfe für 3D-Vision-Systeme + szenariospezifische Testdaten – Finden Sie das passende Kameramodell, die richtige Auflösung und das richtige Sichtfeld für Ihre Anwendung. | 15 % Kosteneinsparung durch Vermeidung überdimensionierter Sensoren; Vertrauen in die Leistungsfähigkeit der gewählten Hardware vor dem Kauf |
| Integration | IIoT-Plattformunterstützung (z. B. Moneo-Software-Suite) – cloudbasierte Geräteüberwachung, Dashboarding und Alarmierung | Echtzeit-Einblicke in Sensorzustand und -leistung; reduzierter Wartungsaufwand |
| Optimierung | Datenbasierte Empfehlungen zur Algorithmusverbesserung – ifm analysiert Felddaten und schlägt Optimierungsparameter vor | Steigerung der Erkennungsrate um 12 % innerhalb von 3 Monaten (in einem Live-Produktionsfall validiert) |
Warum dieses Modell funktioniert: ifm verkauft nicht nur Sensoren. Das Unternehmen bietet auch an kontinuierliche Leistungsverbesserung – Jede Anlage wird als lebendes System betrachtet, das sich mit den Produktionsanforderungen weiterentwickelt.
Die Herausforderung: Ein führender Automobilhersteller musste implementieren Montage mit gemischter Linie Auf einer einzigen Produktionslinie wurden zwölf verschiedene Motorblockvarianten gefertigt. Jede Variante wies unterschiedliche Befestigungslochmuster, Gewichte und Oberflächengeometrien auf – dennoch musste der Roboter die Befestigungselemente unabhängig von der jeweiligen Variante mit absoluter Präzision aufnehmen, positionieren und einsetzen.
ifm-Lösung bereitgestellt:
| Komponente | Funktion |
|---|---|
| 3D-Kamera | Teileidentifizierung und Positionierung mit 0,5 mm Genauigkeit – sofortige Erkennung der vorhandenen Motorblockvariante und ihrer genauen räumlichen Orientierung |
| Kraft-Drehmoment-Sensoren | Ausrichtung der Welle im Bohrloch während des Einsetzens – der Roboter erfasst den Widerstand und passt sich in Echtzeit an, um Blockierungen oder Beschädigungen zu verhindern. |
Messbare Ergebnisse:
| Metrisch | Vor | Nach | Verbesserung |
|---|---|---|---|
| Umrüstzeit | 45 Minuten (manuelle Umrüstung) | 90 Sekunden (vollautomatisiert) | ↓ 96% |
| Erfolgsquote beim ersten Pick | ~85% (mit dem vorherigen Bildverarbeitungssystem) | ≥ 99,7 % | ↓ Fehlerrate um den Faktor 30 |
| Flexibilität der Leitung | Eine Variante pro Schicht | Gemischte Varianten pro Minute | Beispiellose Agilität |
ifm ist Neudefinition der Zuverlässigkeit industrieller Automatisierung – ein Paradigmenwechsel von reaktive Reaktion (Fehler beheben, nachdem sie aufgetreten sind) aktive Wahrnehmung (Antizipieren, Anpassen und Optimieren in Echtzeit). Durch millimetergenaue 3D-Bildverarbeitung, intelligente IO-Link-Sensornetzwerke und virtuelle Inbetriebnahmefunktionen liefert ifm die grundlegende Gewissheit das erfordert intelligente Fertigung.
Technologieerweiterung: ifms neueste 3D-Kameras der CR-Serie jetzt mit Funktion On-Edge-KI-Klassifizierung – ermöglicht direktes Merkmalslernen ohne PC-Verarbeitung. Dadurch kann die Kamera zwischen Bauteilvarianten unterscheiden, Oberflächenfehler erkennen und Objekte klassifizieren. am Rande, in EchtzeitDadurch werden die Systemlatenz verringert und die Notwendigkeit externer Inferenzhardware beseitigt.
Scannen Sie den QR-Code zu WeChat :
Scannen und zu WhatsApp senden :
