Lagen und Stapel erkennen: Depalettieren und Verpacken mit Roboter

Bevor ein Roboter eine Palette depalettiert oder Kartons verpackt, muss er die Situation sicher erfassen. Wie viele Lagen sind noch vorhanden? Ist der Karton bei 0 oder 180 Grad ausgerichtet? Wie hoch ist der Stapel, und ist eine Lage bereits angebrochen? Fehlen diese Informationen, greift der Roboter ins Leere, kippt Produkte oder positioniert sie falsch.

Diese Aufgabe ist klar vom Griff in eine ungeordnete Kiste abzugrenzen. Hier ist die Ware geordnet, dennoch benötigt die Anlage vor dem Greifen eindeutige Werte für Lage und Pose. Der Beitrag zeigt, wie Bildverarbeitung und 3D Roboterführung Lagenzahl, Ausrichtung, Stapelhöhe und Pose bestimmen, an den Roboter übergeben und wo die Grenze zur chaotischen Kistenentnahme liegt.

Wichtige Punkte im Überblick

  • Bevor ein Roboter eine Palette depalettiert oder Kartons verpackt, muss er Lage und Pose der geordnet abgelegten Ware kennen: Anzahl der Lagen, Orientierung bei 0 oder 180 Grad sowie die Stapelhöhe, klar abgegrenzt vom ungeordneten Griff in die Kiste.
  • Die Stacking und Lagenkontrolle ermittelt, wie viele Lagen vorhanden sind, ob eine Lage angebrochen ist und ob ein Karton bei 0 oder 180 Grad ausgerichtet ist. So steuert sie den Ablauf, ohne für jedes Objekt eine hochgenaue Pose zu benötigen.
  • Position, Winkel und Höhe des Kartons gehen markenunabhängig über Profinet, EtherNet/IP, EtherCAT oder TCP/IP an Roboter, SCARA oder Cobot, direkt an die Robotersteuerung oder über die SPS.
  • Für flache, gleich hohe Kartons genügt eine 2D-Lage, doch sobald Kartons kippen oder Stapel unterschiedlich hoch sind, kombiniert das Depalettieren eine 3D-Roboterführung für die räumliche Pose mit einer 2D-Auswertung für Orientierung und Lagenzahl.
  • Die Erkennung soll unabhängig von Verpackungsfarbe und Formatwechsel funktionieren, etwa durch das Einlernen eines stabilen Merkmals wie des Palettenuntergrunds. Neue Formate müssen ohne aufwendige Programmierung integrierbar sein.

Stapel, Lage und Ausrichtung als Grundlage für das Roboterhandling

In Projektunterlagen aus Logistik, Lebensmittelindustrie und Automobilzulieferung zeigt sich dieses Muster immer wieder. Kartons und Trays stehen auf Paletten, Behälter enthalten eine oder zwei Lagen, Stapel aus Zuschnitten warten auf die Vereinzelung, und Zwischenlagen liegen auf mehreren Ebenen in einer Kiste. In all diesen Anwendungen benötigt der Roboter Lage und Pose, bevor er zugreift.

Der gemeinsame Nenner ist die geordnete Anordnung. Die Ware liegt in einem definierten Muster, jedoch mit Toleranzen: Die Palette ist nicht exakt positioniert, ein äußerer Karton kann kippen, und die Stapelhöhe variiert von Lage zu Lage. Genau diese Abweichungen muss das System erkennen und als Korrekturwert oder Pose an die Steuerung weitergeben.

Auch die Auslöser solcher Projekte ähneln sich. Manuelle Handhabung soll automatisiert werden, oder starre Anschläge und feste Aufnahmen lassen sich nicht mehr sinnvoll skalieren, sobald neue Formate oder Packmuster hinzukommen. Dann genügen weder ein Lichtgitter, das nur die Höhe erfasst, noch eine 2D Prüfung, die lediglich die Anwesenheit bestätigt.

Wie viele Lagen, welche Ausrichtung: Stacking- und Lagenkontrolle

Ein erster Block von Aufgaben betrifft das Zählen und Einordnen. Bevor der Roboter arbeitet, klärt das System, wie der Stapel aufgebaut ist.

  • Anzahl der Lagen und angebrochene Lagen: Das System ermittelt, wie viele Lagen sich im Behälter oder auf der Palette befinden, und erkennt, ob eine Lage unvollständig ist. Daraus lässt sich ableiten, ob und an welcher Position der Roboter noch sicher greifen kann.
  • Kartonorientierung in 0 oder 180 Grad: Oft genügt es, nur die grobe Ausrichtung zu bestimmen. Ob ein Karton bei 0 oder 180 Grad steht, entscheidet zum Beispiel darüber, ob ein Etikett korrekt positioniert werden kann oder ob ein Steg das spätere Bekleben behindert.
  • Vollständigkeit je Lage: Als zusätzliche Prüfung lässt sich feststellen, ob eine Lage vollständig ist, bevor der Roboter sie abträgt.

Diese Informationen sind oft bereits die halbe Lösung, weil sie den Ablauf steuern, ohne dass für jedes einzelne Objekt eine hochgenaue Pose erforderlich ist.

Kartonlage, Orientierung und Höhe an den Roboter übergeben

Der zweite Baustein ist die Übergabe der Pose. Das System bestimmt Position, Winkel und Höhe von Karton oder Stapel und stellt diese Werte dem Handling zur Verfügung. Empfänger kann ein Roboter, ein SCARA oder ein Cobot sein.

Die Kommunikation erfolgt markenunabhängig über gängige Schnittstellen wie Profinet, EtherNet/IP, EtherCAT oder TCP/IP. Ob die Daten direkt an die Robotersteuerung übertragen oder über die SPS eingebunden werden, hängt von der Anlagenarchitektur ab. Ist der Feldbus der Bestandsanlage bereits stark ausgelastet, kann eine direkte Anbindung an die Robotersteuerung die bessere Option sein. In dokumentierten Anwendungen liegt die geforderte Genauigkeit der Kartonlage häufig bei wenigen Millimetern, während die Bildfelder bis in den Meterbereich reichen und die Taktzeit typischerweise im Bereich weniger Sekunden liegt.

Depalettieren und Einpacken: 2D-Lage und 3D-Pose kombinieren

Nicht jede Anwendung erfordert die gleiche Detailtiefe. Bei flach liegenden und gleich hohen Kartons reicht oft eine 2D-Lage aus X, Y und Drehwinkel. Sobald Kartons kippen, Stapel unterschiedlich hoch sind oder Ware auf mehreren Ebenen liegt, wird hingegen eine vollständige 3D-Pose benötigt.

Für das Depalettieren hat sich deshalb eine kombinierte Auswertung bewährt. Eine 3D-Roboterführung liefert die räumliche Pose des Stapels, während eine 2D-Auswertung Orientierung und Lagenzahl bestimmt. Eine zusätzliche Höhenmessung ergänzt die Information zur Stapelhöhe und zu Zwischenlagen. Wer eine 2D-Lage vorgibt, obwohl 3D erforderlich ist, erhält ein System, das im Idealfall funktioniert, im Serienbetrieb aber an gekippten Kartons scheitert.

Eine weitere Herausforderung ist das große Bildfeld. Über einer gesamten Palette ist keine sehr feine Auflösung erreichbar, daher müssen Bildfeld und geforderte Genauigkeit bewusst aufeinander abgestimmt werden. Wenn ein kritischer Bereich detaillierter erfasst werden soll, kann eine zweite, näher positionierte Erfassung eine sinnvolle Ergänzung sein.

Beliebige Verpackungsfarben und wechselnde Formate beherrschen

In der Praxis kommen Kartons und Trays in beliebigen Farben und mit wechselndem Dekor. Ein System, das auf einen bestimmten Kontrast angewiesen ist, versagt beim nächsten Produkt. Die Erkennung muss daher unabhängig von Farbe und Aufdruck zuverlässig funktionieren. In realen Projekten bewährt es sich, ein stabiles Referenzmerkmal einzulernen, etwa den gleichbleibenden Untergrund einer Palette, um Kontur und Lage daraus indirekt abzuleiten.

Genauso wichtig ist das unkomplizierte Hinzufügen neuer Formate ohne großen Programmieraufwand. Da eine Linie häufig verschiedene Packmuster fährt, sollte ein neues Format über wenige Beispielbilder oder eine geführte Einrichtung eingelernt werden können, statt eine Neuprogrammierung zu erfordern. Fremdlicht, Kontrast und die Beleuchtung im realen Betrieb beeinflussen die Prozessstabilität zusätzlich und sollten deshalb Teil des Machbarkeitstests sein.

Abgrenzung zum Griff in die Kiste und Anbindung an Roboter und SPS

Die geordnete Lagen- und Stapelerkennung ist klar vom Griff in die ungeordnete Kiste zu trennen. Beim Griff in die Kiste liegen Teile chaotisch übereinander, und das System muss aus einem Haufen einen greifbaren Einzelteil samt Pose herausrechnen. Bei Lagen und Stapeln dagegen ist die Anordnung bekannt, und gesucht sind Lagenzahl, Orientierung und die Abweichung von der erwarteten Lage. Diese Abgrenzung steuert Technik und Kosten und sollte früh feststehen, damit kein System für den chaotischen Fall ausgelegt wird, wo eine geordnete Erkennung genügt.

Für die Umsetzung stehen abgestufte Werkzeuge bereit:

  • 3D VGR / 3D-Roboterführung (RB-500/800/1200): Für das Depalettieren und die volle Pose eines Stapels oder Kartons liefert die 3D-Roboterführung die räumliche Lage.
  • High-Performance Bildverarbeitung mit integrierter AI der Modellreihe VS-G: Für Lagenzahl, Orientierung und die 2D-Lage bietet dieses System die nötige Werkzeugtiefe und große Bildfelder.
  • Vision-Sensor IV4: Für die Vollständigkeit je Lage genügt ein kompakter AI Vision-Sensor der Modellreihe IV4.
  • 2D/3D-Laserprofiler der Modellreihe LJ-X8000: Für Zwischenlagen und Stapelhöhe liefert ein Profilsensor die Höheninformation.

Bei einem Retrofit übernimmt die Integration häufig der Maschinenbauer oder ein Integrator. Schnittstellen und Verantwortlichkeiten sollten daher vor der Bestellung klar definiert sein. Ein Test mit realen Kartons in allen relevanten Farben und Formaten macht aus einer Annahme eine belastbare Auslegung.

Häufige Fragen

F Wie erkennt ein System, ob ein Karton in 0 oder 180 Grad steht?

A

Das Bildverarbeitungssystem erkennt ein Merkmal, das sich in den beiden Orientierungen eindeutig unterscheidet, etwa die Lage eines Stegs, einer Öffnung oder eines Aufdrucks. Daraus bestimmt es, ob der Karton bei 0 oder 180 Grad ausgerichtet ist. Diese Information steuert den Prozess, zum Beispiel ob ein Etikett an der vorgesehenen Stelle platziert werden kann.

F Wann brauche ich 3D statt 2D beim Depalettieren?

A

Eine 2D-Lage reicht aus, solange Kartons flach liegen und ihre Höhe konstant ist. Sobald Kartons kippen, Stapel unterschiedlich hoch werden oder Ware auf mehreren Ebenen liegt, ist eine vollständige 3D-Pose erforderlich. Beim Depalettieren hat sich daher die Kombination bewährt: 3D-Roboterführung für die räumliche Pose und 2D-Auswertung für Orientierung und Lagenzahl.

F Worin unterscheidet sich Lagenerkennung vom Griff in die Kiste?

A

Bei der Lagen- und Stapelerkennung liegt die Ware geordnet in einem bekannten Muster. Gesucht sind Lagenzahl, Orientierung und die Abweichung zur Sollposition. Beim Griff in die ungeordnete Kiste hingegen liegen die Teile chaotisch übereinander, und das System muss ein greifbares Einzelteil inklusive Pose aus dem Haufen bestimmen. Diese klare Abgrenzung entscheidet maßgeblich über die passende Technik und die entstehenden Kosten.

F Funktioniert die Erkennung bei beliebigen Verpackungsfarben?

A

Ja, sofern das System robust gegenüber Farbe und Aufdruck ausgelegt ist. In der Praxis bewährt es sich, ein stabiles Referenzmerkmal einzulernen, etwa den gleichbleibenden Untergrund einer Palette, um Kontur und Lage daraus indirekt abzuleiten. Fremdlicht und Kontrast im realen Betrieb sollten im Machbarkeitstest gezielt geprüft werden.

F Wie wird die Pose an den Roboter übergeben?

A

Position, Winkel und Höhe werden über gängige Schnittstellen wie Profinet, EtherNet/IP, EtherCAT oder TCP/IP an das Handling übertragen, unabhängig davon, ob ein Roboter, SCARA oder Cobot eingesetzt wird. Die Daten können direkt an die Robotersteuerung übergeben oder über die SPS eingebunden werden. Ist der Feldbus der Bestandsanlage bereits ausgelastet, kann eine direkte Anbindung an die Robotersteuerung sinnvoll sein.

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