Wissen Warum ist die Integration von CAD-Nesting-Daten mit maschineller Bildverarbeitung für die Ledersortierung notwendig? Master Precision Automation
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Technisches Team · 3515

Aktualisiert vor 4 Stunden

Warum ist die Integration von CAD-Nesting-Daten mit maschineller Bildverarbeitung für die Ledersortierung notwendig? Master Precision Automation


Die Integration von CAD-Nesting-Daten ermöglicht es Automatisierungssystemen, unsichtbare Schnitte zu "sehen". Da beim Lederschneiden ultradünne Klingen auf Materialien verwendet werden, bei denen Teil und Abfall die gleiche Farbe haben, kann die Standard-Bildverarbeitung die Grenzen zwischen ihnen nicht erkennen. Die Kombination der digitalen Blaupause (CAD) mit visuellen Scans ist der einzige Weg, Roboter präzise an den genauen Ort und die genaue Drehung der geschnittenen Teile zu führen.

Kernbotschaft Die Bildverarbeitung allein versagt bei der Ledersortierung, da sie das geschnittene Leder aufgrund des fehlenden visuellen Kontrasts als eine einzige, durchgehende Oberfläche wahrnimmt. Das Überlagern von CAD-Nesting-Daten auf den Vision-Scan liefert die notwendigen "digitalen Koordinaten", um einzelne Teile zu identifizieren, die physisch geschnitten, aber visuell vom umgebenden Abfall nicht zu unterscheiden sind.

Die Einschränkung der reinen Bildverarbeitung

Die Herausforderung des Nullkontrasts

Bei der Lederverarbeitung weisen das Werkstück und das Restmaterial exakt die gleiche Farbe und Textur auf.

Die Standard-Bildverarbeitung verlässt sich auf Kontraste – wie Kantenerkennung oder Farbänderungen –, um Objekte zu identifizieren. Wenn das Teil identisch mit dem umgebenden Abfall aussieht, nimmt das Vision-System ein einheitliches Objekt anstelle getrennter Komponenten wahr.

Der "unsichtbare" Schnitt

Moderne Lederschneidetechniken verwenden ultradünne Klingen, um die Materialausbeute und Präzision zu maximieren.

Diese Klingen erzeugen extrem feine Schnitte, die keinen sichtbaren Spalt hinterlassen, der groß genug ist, um von einer Kamera erfasst zu werden. Für den optischen Sensor erscheint die Materialoberfläche ununterbrochen, wodurch die Schnittlinien praktisch unsichtbar werden.

Wie die CAD-Integration das Problem löst

Digitale "Röntgen"-Sicht

Da die Kamera die Schnitte nicht sehen kann, muss sich das System auf die Daten verlassen, die die Schnitte überhaupt erst diktiert haben: die CAD-Nesting-Informationen.

Die CAD-Datei enthält die exakte Geometrie, Ausrichtung und Anordnung jedes Teils. Sie dient als "Quelle der Wahrheit" darüber, wo das Material getrennt wurde, unabhängig davon, was die Kamera sieht.

Koordinatentransformation

Die Lösung beinhaltet einen Prozess des Abgleichs und der Zuordnung.

Das Bildverarbeitungssystem scannt die äußeren Konturen des Leders oder des Nesting-Bereichs, die es klar sehen kann. Anschließend verwendet es eine Koordinatentransformation, um das bekannte CAD-Muster auf diesen visuellen Scan zu überlagern.

Durch die Verankerung der digitalen Karte an den physischen äußeren Grenzen berechnet das System die genaue Position und den Drehwinkel jedes einzelnen Teils innerhalb des Leders.

Verständnis der Kompromisse

Abhängigkeit von der Konturgenauigkeit

Diese Methode ist stark davon abhängig, dass das Vision-System den äußeren Umfang des Nesting-Bereichs effektiv identifiziert.

Wenn die äußere Kontur verdeckt ist oder sich das Leder nach dem Schneiden erheblich verschiebt, kann die Koordinatentransformation fehlerhaft werden. Das System geht davon aus, dass die interne Beziehung zwischen der Außenkante und den inneren Teilen gemäß den CAD-Daten fixiert bleibt.

Komplexität der Kalibrierung

Die Integration digitaler Datendateien mit physischen optischen Sensoren erfordert eine präzise Kalibrierung des Koordinatensystems.

Im Gegensatz zu einem einfachen "Look and Pick"-Vision-System muss die Software in diesem Ansatz digitale CAD-Koordinaten in Echtzeit in das physische Koordinatensystem des Roboters übersetzen. Jede Ungenauigkeit bei dieser mathematischen Transformation führt dazu, dass der Roboter das Teil verfehlt.

Die richtige Wahl für Ihren Prozess treffen

Um ein zuverlässiges Ledersortiersystem zu implementieren, sollten Sie diese strategischen Prioritäten berücksichtigen:

  • Wenn Ihr Hauptaugenmerk auf der Greifgenauigkeit liegt: Stellen Sie sicher, dass Ihr Software-Stack die Geschwindigkeit der Koordinatentransformation priorisiert, da diese Berechnung bestimmt, wie gut der Roboter das unsichtbare Teil greift.
  • Wenn Ihr Hauptaugenmerk auf der Prozesszuverlässigkeit liegt: Implementieren Sie eine strenge Überprüfung der vision-gescannten äußeren Konturen, da die gesamte CAD-Überlagerung auf dieser anfänglichen Grenzflächenübereinstimmung basiert, um korrekt zu funktionieren.

Erfolg bei der Ledersortierung liegt nicht an besseren Kameras, sondern an intelligenterer Datenintegration.

Zusammenfassungstabelle:

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Herausforderung Traditionelle Bildverarbeitung CAD-Vision-Integration
Visueller Kontrast Versagt bei Teilen/Abfall gleicher Farbe Überwindet Nullkontrast durch digitale Abbildung
Kantenerkennung Kann ultradünne Klingenschnitte nicht erkennen Verwendet CAD-Quelldaten für präzise Geometrie
TeilpositionBegrenzt auf sichtbare Konturen Berechnet exakte X-, Y- und Rotationskoordinaten
Sortiergenauigkeit Gering (anfällig für verpasste Teile) Hoch (digitale Röntgenpräzision)

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Referenzen

  1. Francisco José Martínez-Peral, Carlos Pérez-Vidal. Development of a Tool to Manipulate Flexible Pieces in the Industry: Hardware and Software. DOI: 10.3390/act13040149

Dieser Artikel basiert auch auf technischen Informationen von 3515 Wissensdatenbank .

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