KI-gestützte Kommissionierung mit 3D-Bildverarbeitung in der Intralogistik

Mit zunehmender Automatisierung in der Lagerlogistik steigen die Anforderungen an flexible und präzise Kommissioniersysteme. Das Softwaremodul ItemPickAI wurde entwickelt, um robotergestützte Pick-and-Place-Prozesse zu optimieren, indem KI-basierte Objekterkennung mit 3D-Bildverarbeitung kombiniert wird. Die Lösung ermöglicht eine zuverlässige Identifikation von Konsumgütern – darunter Lebensmittel, Drogerieartikel und Elektronik – selbst in dicht gepackten Behältern und berechnet präzise Greifpunkte für den Roboter.

Präzise Kommissionierung in komplexen Szenarien
Automatisierte Kommissioniersysteme stehen häufig vor der Herausforderung, unterschiedlich geformte und angeordnete Produkte sicher zu greifen. ItemPickAI adressiert diese Anforderungen durch KI-basierte Analyse von 2D- und 3D-Bilddaten. Die Software erkennt Objekte auch in unübersichtlichen oder gemischten Ladungsträgern und bestimmt optimale Greifpositionen, wodurch Fehlerraten reduziert und Produktbeschädigungen minimiert werden.

Mit einem speziell entwickelten Modelltyp für Konsumgüter berechnet das System Greifpunkte unabhängig vom eingesetzten Greifer, etwa Sauggreifer oder Zwei-Finger-Greifer. Die Greifpunkte werden als vollständige Posen an das Robotersystem übertragen, beispielsweise in Form homogener Transformationsmatrizen oder als Translation plus Quaternion, was eine direkte Integration in bestehende Robotersteuerungen ermöglicht.

KI-basierte Kollisionsvermeidung
Ein zentrales Merkmal der Lösung ist die intelligente Kollisionsprüfung. Potenzielle Greifpunkte werden auf mögliche Kollisionen mit Ladungsträgern, angrenzenden Objekten oder der Umgebung analysiert. Auf Basis von 3D-Punktwolken bewertet die Software Abstände zwischen Greifergeometrie und Umgebung und liefert Statusinformationen für die Robotersteuerung, um sichere Greifprozesse zu gewährleisten.

Durch diese Analyse lassen sich beschädigungsfreie Greifvorgänge realisieren, selbst bei anspruchsvollen Oberflächen wie glänzenden oder teilweise transparenten Verpackungen.




Effizienzsteigerung durch KI und Echtzeitverarbeitung
Die KI-Analyse erfolgt in Echtzeit und unterstützt schnelle Kommissionierprozesse. Neuronale Netzwerke berechnen Greifpunkte dynamisch, während zusätzliche Informationen zur maximal verfügbaren Greiffläche helfen, ungeeignete Positionen automatisch zu filtern. Dadurch können Anwender stabile Greifpunkte auswählen und die Prozesssicherheit erhöhen.

Die Lösung ist skalierbar und eignet sich für unterschiedliche Lagergrößen sowie vielfältige Konsumgüterkategorien. Ziel ist eine höhere Flexibilität bei gleichzeitig gesteigerter Effizienz und reduzierten Fehlerquoten.

Integration in bestehende Robotersysteme und 3D-Vision-Plattformen
ItemPickAI lässt sich über standardisierte Schnittstellen wie GenICam oder GigE Vision integrieren und ist mit verschiedenen Robotermarken kompatibel. Integrationslösungen stehen unter anderem für KUKA, Universal Robots sowie generische Schnittstellen für ABB, FANUC und Techman bereit.

Für die Szenenerfassung nutzt das System Daten von 3D-Kameras, beispielsweise Stereo visard oder Stereo ace, die präzise Tiefeninformationen liefern. Ergänzend ermöglicht der 3D Camera Cube als Embedded-PC die Verarbeitung rechenintensiver Anwendungen, während Randomdot-Projektoren die Tiefenerkennung durch hochauflösende Punktmuster verbessern.

Mit der Kombination aus KI-basierter Bildverarbeitung, flexibler Robotikintegration und präziser Greifpunktanalyse positioniert sich ItemPickAI als Lösung für effiziente, skalierbare und automatisierte Kommissionierprozesse in modernen Logistikumgebungen.

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