Industriebäckerei steigert mit Bildverarbeitungssoftware Warendurchsatz und senkt Fehlerquote

Leistungsstarke Machine-Vision-Lösung löst komplexe Probleme bei verpackten Lebensmitteln

Autonomes Bildverarbeitungssystem mit 3D-Kamera und Robotergreifer

Zebra Technologies hat einer Industriebäckerei mit einer modernen Bildverarbeitungslösung geholfen, die Fehlerquote zu senken und den Warendurchsatz zu erhöhen. Die Lösung nutzt die Bildverarbeitungssoftware Aurora Design Assistant von Zebra. Die Bäckerei ist nun in der Lage, ihr gesamtes Brotsortiment mit einer einzigen Bildverarbeitungslösung zu inspizieren und eine effiziente, automatisierte Kommissionierung mit einem Robotergreifer durchzuführen. Zwischen 25 und 30 Packungen pro Minute können so verarbeitet werden, ohne dass Brot oder Verpackung beschädigt werden. Die neue Lösung ermöglicht eine Kostenersparnis von schätzungsweise 75 Prozent im Vergleich zur herkömmlichen Inspektion mit Kamera und Beleuchtung.

Die Industriebäckerei wandte sich an das finnische Unternehmen Kine, das schlüsselfertige Robotiklösungen für die Lebensmittel- und Getränkeindustrie entwickelt. Gemeinsam mit OEM Finland Oy, einem von Zebra autorisierten Systemintegrator für industrielle Automatisierung und Partner für industrielle Bildverarbeitung, entwickelte das Unternehmen mittels einer Bildverarbeitungssoftware eine Lösung, die mehrere Probleme lösen sollte. Die Entnahme und Ablage von Beuteln mit Brotlaiben und Brötchen erfolgte manuell. Ein fehleranfälliger und ineffizienter Prozess, da die unregelmäßigen Größen und Formen der Brotlaibe die Bestimmung ihrer Position und Ausrichtung auf dem Förderband erschwerten. Die transparenten Kunststoffverpackungen beeinträchtigten zudem die Erkennung durch optische Sensoren aufgrund geringer Kontraste und Teilreflexionen.

Bildverarbeitungssoftware ermöglicht visuelle Inspektion von Unregelmäßigkeiten bei verpackten Lebensmitteln

„Wir haben uns für die Bildverarbeitungssoftware Aurora Design Assistant von Zebra entschieden, weil sie mit ihren vielseitigen und leistungsstarken Funktionen die Robustheit und Integration bietet, die wir für die visuelle Inspektion der Unregelmäßigkeiten bei verpacktem Brot benötigen“, so Kimmo Salonen, Chief Technology Officer bei Kine.

Das neue System besteht aus einer speicherprogrammierbaren Steuerung, einem Robotergreifer, einer 3D-Time-of-Flight-Kamera und der Software Aurora Design Assistant. Es macht den Einsatz mehrerer Kameras und Beleuchtungen überflüssig und reduziert Kontrast- und Reflexionsprobleme. „Die grundlegende Implementierung des Bildverarbeitungssystems dauerte etwa einen Tag“, sagt Sami Sinisalo, Robotic Specialist bei Kine. „Das Testen, Einstellen und Anpassen dauerte etwa 80 Stunden, einschließlich der Zeit für die Kalibrierung des Roboters. Das ist eine großartige Bilanz und deutlich weniger als das, was wir normalerweise für eine neue 3D-Installation ohne leistungsstarke und benutzerfreundliche Software benötigen würden.“

Die Kamera ist über dem Förderband montiert. Die Inspektionsflussdiagramme werden mit dem Aurora Design Assistant erstellt. Die Kamera nimmt bis zu 30 Bilder pro Sekunde auf und erfasst die Brotoberfläche als Punktwolke mit über 300.000 XYZ-Koordinaten. Die Daten werden an die Bildverarbeitungssoftware gesendet, welche die Daten in eine Tiefenkarte für die Analyse umwandelt. Mit Hilfe von 2D-Bildverarbeitungswerkzeugen werden die Ansatzpunkte für die Robotik bestimmt.

Machine-Vision-Lösung für geringere Fehlerquoten, höheren Warendurchsatz und effiziente automatisierte Kommissionierung

„Anspruchsvolle Fertigungsumgebungen mit hohen Einhaltungsquoten und großen Variationen bei Komponenten und Endprodukten erfordern leistungsstarke Bildverarbeitungssysteme, um die gewünschten Ergebnisse zu liefern“, erklärt Jason MacDonald, Senior Account Manager Machine Vision EMEA bei Zebra Technologies. „Die leistungsstarke Aurora Bildverarbeitungssoftware von Zebra bringt die Industrie voran und überwindet die Probleme, die Kunden und Maschinenbauer mit veralteten Systemen nicht lösen können.“
 

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