Applikation von Computer Vision in Lager und Logistik

1. Bestandsverwaltung:

Kameras werden zur Automatisierung von Bestandsverwaltungsprozessen wie Barcode-Scannen, Artikelerkennung und Artikelverfolgung eingesetzt. Hervorzuheben sind die Vorteile der Echtzeit-Sichtbarkeit der Lagerbestände und der verbesserten Genauigkeit bei der Bestandszählung.

Moderne Logistiklager können ohne Computer Vision-Technologie und Automatisierungslösungen nicht mehr effizient betrieben werden. Moderne Verteilzentren mit einem maximalen Automatisierungsgrad sind entscheidend für die Aufrechterhaltung von global Lieferketten.

"Wo früher viele Arbeitsschritte von einem Lagerarbeiter durchgeführt wurden, sind automatisierte Prozesse mit Computer Vision, Robotern, OCR/Barcode-Scannern und automatisierten Gabelstaplern jetzt der Standard. Einerseits erhöhen diese die Zyklusgeschwindigkeit erheblich und minimieren andererseits Fehler, die durch menschliches Versagen verursacht werden."

Einer der wichtigsten Komponenten für diese Automatisierungsschritte sind Industriekameras, geeignete Objektive, die richtige Machine Vision Beleuchtung und eine Computer Vision Software für die jeweilige Applikation.

2. Qualitätskontrolle:

Kameras werden für Qualitätskontrollzwecke eingesetzt, z. B. um Produktfehler zu überprüfen, beschädigte Waren zu erkennen und die Einhaltung von Qualitätsstandards sicherzustellen. Computer Vision in Lager und Logistik kann Anomalien effizienter erkennen als manuelle Inspektionen.

3. Prozessoptimierung mit Computer Vision:

Kameras werden verwendet, um die Lagerprozesse zu optimieren, wie z.B. das Kommissionieren und Verpacken. Computer Vision-Software und Bildverarbeitungsalgorithmen können Aufnahmen analysieren, um Engpässe zu identifizieren, Arbeitsabläufe zu optimieren und die Gesamteffizienz zu verbessern.

4. Fernüberwachung und -verwaltung:

Die Fernüberwachung und -verwaltung mit Hilfe von Computer Vision-Technologie ermöglicht es Lagerverwaltern, von jedem Standort aus auf Live-Kamera und Analyse-Dashboards zuzugreifen, um die Abläufe zu überwachen, Probleme zu identifizieren und datengestützte Entscheidungen in Echtzeit zu treffen.

Industrielle Kamera-Auswahl für Lagerlogistik

In unserer Kunden Applikation ist ein Scanning-Tunnel installiert, durch den verschiedene Pakete direkt über ein Förderband ins Lager transportiert werden. Die Pakete können unterschiedliche Größen haben.

Die Inspektionsaufgabe besteht darin, Barcodes auf den Paketen zu lesen, um sie automatisch ihrem entsprechenden Lagerort zuzuordnen und den Bestand in der Lagersoftware entsprechend anzupassen. Eine zusätzliche Herausforderung bei dieser Inspektionsaufgabe besteht darin, dass die Aufkleber mit den Barcodes an keiner definierten Stelle durch den Scantunnel laufen; Sie können sich auf der Oberseite oder auf einer der vier Seiten des Pakets befinden. Die einzige Ausnahme besteht darin, dass sich der Code nicht auf der Unterseite des Pakets befinden darf. An der Stelle, an der das Bild aufgenommen wird, bleibt das Paket kurz stehen.

Zunächst mussten wir eine geeignete industrielle Kamera für diese Applikation finden. Um einen Barcode zuverlässig lesen zu können, müssen wir wissen, wie breit der dünnste Barcode ist. Diese Linie sollte durch mindestens 2 Pixel dargestellt werden, um sicherzustellen, dass sie auch reproduzierbar von der Bildverarbeitungssoftware erkannt wird.

In dieser Anwendung müsste ein FOV (Field of View) von 500x350mm von der Kamera abgedeckt werden, die dünnste Linie des Barcodes hat eine Dicke von 0,2mm. Daraus ergibt sich eine erforderliche Auflösung von 17,5 MP oder 5000 x 3500 Pixel (0,2 mm müssen durch 2 Pixel dargestellt werden -> 0,1 mm/Pixel = 5000 Pixel auf 500 mm x 3000 Pixel auf 300 mm).

Eine gute Wahl für diese Aufgabe ist 'MER2-2000-19U3M', eine 20MP rolling Shutter Kamera mit einem 1" Sony IMX183 Sensor. Da die Barcodes schwarz und weiß sind, ist eine monochrome Kamera für diese Applikation ausreichend.

Da die Barcodes an 5 verschiedenen Seiten des Pakets (oben, vorne, zurück, links oder rechts) angebracht werden können, entschied sich der Kunde, für jede Blickrichtung ein Kamera-Set zu verwenden, um alle möglichen Blickrichtungen zuverlässig abzudecken.

Im Prinzip könnte dieser Arbeitsschritt in Zukunft noch weiter vereinfacht werden, indem sichergestellt wird, dass die Pakete bei der Lieferung in einer definierten Position auf das Förderband gelegt werden. Dies würde gewährleisten, dass der Barcode nur auf einer Seite sein kann und eine Kamera-Anordnung dort im Scanning-Tunnel nur notwendig wäre.

Allerdings war der Kunde besorgt, dass der gesamte Prozess regelmäßig zum Stillstand kommen könnte, einfach weil die Positionierung bei der Lieferung der Pakete nicht korrekt durchgeführt wurde. Dies würde dann zu einem vollständigen Stillstand der Förderlinie führen, und die Kosten für diese Unterbrechung würden schnell die Kosten der benötigten Kamera-Sets zur Inspektion aller Seiten der Pakete übersteigen.

Objektiv für IMX183

Um das richtige industrielle Objektiv zu bestimmen, verwenden wir unseren Objektiv Rechner:

Die MER2-2000 verwendet einen 1" Sensor mit einer Auflösung von 5496x3672 Pixeln bei einer Pixelgröße von 2,4µm. Die Verwendung eines C-mount Objektiv mit einer Brennweite von 16mm 'LCM-20MP-16MM-F2.8-1.1-ND1' bei einem Arbeitsabstand von 680mm ergibt ein Sichtfeld (FOV) von 547x366mm.

Machine vision Beleuchtung für Lagerlogistik

Neben dem Design der Kamera und Linsen ist eine gleichmäßige und homogene Beleuchtung des Bereichs von allen Seiten für diese Applikation unerlässlich. Unsere Empfehlung dafür ist die Machine Vision Beleuchtung aus unseren Balkenlichtern, die in verschiedenen Größen und Farben erhältlich ist.

Um die Kamera -Anlage vor äußeren Einflüssen zu schützen, verwendet der Kunde unser metallisches Schutzgehäuse (IP67). Der besondere Vorteil dieser Schutzgehäuse ist ihre Variabilität dank des modularen Gehäusedesigns. Objektive unterschiedlicher Größen können verwendet werden. Dies gibt dem Kunden die Möglichkeit, das Schutzgehäuse auch dann zu verwenden, wenn sich die Applikation ändert, z.B. wenn sich das FOV oder der Arbeitsabstand ändert.

Support für Lagerlogistik mit Computer Vision?

Computer Vision-Technologie bietet eine leistungsstarke Lösung zur Automatisierung von Lagerprozessen und zur Optimierung von Logistikoperationen. Durch die Implementierung von Kamera mit Machine Vision-Software können Lager in Echtzeit das Bestandsmanagement durchführen, die Qualitätskontrolle sicherstellen, Arbeitsabläufe optimieren und eine Fernüberwachung ermöglichen.

Wie im Beispiel des Scanning-Tunnels veranschaulicht, ist die sorgfältige Auswahl von Kameras, Objektiven, und Beleuchtung entscheidend für eine erfolgreiche Implementierung. Mit einer ordnungsgemäßen Planung und den richtigen Komponenten kann Computer Vision die Effizienz und Genauigkeit in der Lagerlogistik erheblich verbessern.

Möchten Sie eine ähnliche Applikation implementieren? Wir würden uns freuen, Sie bei der Auswahl der richtigen Komponenten für Ihre Warenlager- und Logistikautomatisierung zu Support. Bitte zögern Sie nicht, uns zu kontaktieren!