Backwaren und Teiglinge robotergeführt greifen: vom Backblech, vom Band und aus dem Stapel

Aus dem Ofen, dem Kühlturm oder der Formstation kommen Backwaren in Reihen, doch kein Stück gleicht dem anderen. Teigtaschen gehen unterschiedlich auf, Brötchen bräunen ungleich, Brote liegen schräg, und weicher Teig verformt sich schon beim Ablegen. Ein Roboter, der diese Stücke greifen, ablegen oder schneiden soll, braucht deshalb für jedes einzelne den Mittelpunkt und den Drehwinkel, manchmal auch die Höhe für das Messer.

Dieser Beitrag richtet sich an Produktions- und Automatisierungsingenieure in Großbäckereien und bei Herstellern von Tiefkühlbackwaren sowie an Bauer von Backstraßen. Er ordnet dokumentierte Anwendungen nach dem Ort des Griffs: Backblech, Band, Stapel und Rolle. Dazu kommen das Ausschleusen von Fehlteilen, die Schnittposition und als Nachbarfall Kartoffeln, Gemüse und Obst. Die Fälle stehen bei Anfrage, Konzept oder vorgesehenem Test, in einem Fall wurden Bilder ausgewertet. Eine Anlage im Betrieb ist nicht darunter.

Wichtige Punkte im Überblick

Weil kein Backstück dem anderen gleicht, braucht der Roboter für jedes einzelne den Mittelpunkt und den Drehwinkel, manchmal auch die Höhe für das Messer.
Bei Gebäckringen in 18 Größen auf einem Ofenblech sollen Mittelpunkt und Durchmesser jedes Rings an den Roboter gehen, ausgewertet wurden bisher Bilder des Produkts.
Bei Tiefkühlbrötchen auf dem Band soll die Kamera X, Y und Drehwinkel ausgeben, Brötchen ohne den vorgegebenen Abstand von rund 30 mm sollen nicht erkannt werden und durchlaufen.
Für das Ausschleusen von Fehlteilen vom Blech soll die Kamera nur die Koordinaten liefern, betrachtet wird eine All-in-One Kamera mit integrierter AI der Modellreihe VS mit AI-Segmentierung, die Logik zum Aussortieren liegt in der Steuerung des Anwenders.
Die Höhe für den Schnitt über Baguette liefert ein 2D-Bild allein nicht, vorgesehen sind dafür zwei Messköpfe eines 2D/3D Laser-Profilsensors der Modellreihe LJ-X8000.

Vom Backblech: Teigtaschen, Gebäckringe und Pizzarohlinge finden, deren Größe streut

Auf dem Blech liegen die Stücke meist einlagig, und sobald das Blech anhält, stehen sie still. Das vereinfacht die Bildaufnahme, nicht aber die Erkennung. In einer Anfrage sollen Teigtaschen vom Blech gegriffen werden; jedes Stück ist anders, die Maße streuen um 5 bis 20 mm. Gefordert sind ein Bildfeld um 400 mm und rund 2 s je Griff. Anlass ist die Entlastung des Personals an dieser Station.

Bei Gebäckringen auf einem rund 500 mm breiten Ofenblech fragt ein Anwender nach Mittelpunkt und Durchmesser jedes Rings, die an den Roboter gehen sollen. Es gibt 18 Größen zwischen etwa 50 und 150 mm, die Ringe sehen nahezu gleich aus, und kleinere Ringe können innerhalb größerer liegen, ohne sie zu berühren. Das Blech hält zur Aufnahme an. Bilder des Produkts wurden ausgewertet, die Rückmeldung des Anwenders war positiv.

Für Aufgaben dieser Art läuft die 2D-Roboterführung auf der All-in-One Kamera mit integrierter AI der Modellreihe VS. Laut Handbuch zählt ihr Blob-Werkzeug Objekte und misst Fläche und Schwerpunkt. Ob ein Ring im Ring sauber als zwei Objekte getrennt wird, gehört in den Test mit echtem Blech, zumal der Untergrund später ein anderer sein soll als auf den ersten Bildern.

Ein Konzept für Mini-Pizzarohlinge setzt die Kamera an die Roboterhand. Bei einem Bildfeld um 200 mm und einer vorgesehenen Kamera mit 1,6 Megapixeln soll der Roboter einzelne Rohlinge finden und für eine Stichprobenwägung abnehmen. Eine Prüfung jedes Stücks ist nicht vorgesehen, weil viele Linien nebeneinander laufen; geplant sind bis zu sechs Stationen. Rundheit und Fremdkörper auf dem Rohling sind eine eigene Prüfaufgabe neben dem Griff. Für die Reinigung mit Wasser verlangt der Anwender eine Einhausung der Kamera.

Vom Band: Brote, TK-Brötchen und Knödelteile mit Lage und Drehwinkel an den Roboter

Auf dem Band ändert sich die Frage. Die Stücke laufen weiter, liegen zufällig ausgerichtet und oft dicht nebeneinander. Bei Tiefkühlbrötchen auf einem 500 mm breiten Band soll die Kamera X, Y und den Drehwinkel jedes Brötchens ausgeben. Gefordert sind rund 60 Griffe pro Minute, rechnerisch eine Sekunde je Stück, und etwa ±2 mm. Zwischen den Teiglingen ist ein Abstand von rund 30 mm vorgegeben; Brötchen ohne diesen Abstand sollen nicht erkannt werden und laufen durch. Sechs Sorten sollen sortenrein mit Fingergreifer oder Sauggreifer auf Kunststoffdielen abgelegt werden. Vorgesehen ist eine Kamera mit 2 Megapixeln, etwa 500 mm Bildfeld, Stabbeleuchtung und rund 750 mm Arbeitsabstand. Ein Test ist vorgesehen.

Für Brote zwischen etwa 100 x 100 und 250 x 400 mm, zufällig ausgerichtet und auch nebeneinander, sucht ein Anwender eine Erkennung vor einer selbst entwickelten Kinematik, die eine SPS steuert. Das blaue Modulband ist 600 mm breit und läuft stetig mit rund 0,5 m/s. Der Durchsatz reicht bis 100 Brote pro Minute, rechnerisch also rund 0,6 s je Brot. Die Kamera soll möglichst nah am Band sitzen.

Knödelteile kommen nach dem Formen, Backen und Abkühlen in einer Spirale auf einem Stabgeflechtgurt oder einem blauen Band an. Das Band läuft ungetaktet mit rund 10 m/min, zwischen den Produktreihen liegen etwa 200 mm, rechnerisch erreichen also rund 50 Reihen pro Minute die Kamera. Gefordert sind ein Bildfeld um 600 mm, 2 mm Genauigkeit für die Koordinaten und mindestens 750 mm Arbeitsabstand; die Ergebnisse sollen direkt an die SPS gehen. Auf einem Geflechtgurt entscheidet der Kontrast zwischen Gebäck und Untergrund mit, wie sauber sich die Kontur abgrenzen lässt. Bandnachführung und Takt zum Roboter behandelt der Beitrag zu Pick and Place auf dem laufenden Band in der Verpackung.

Im Stapel und als Rolle: Teiglinge für einen festen Griffpunkt erkennen

Nicht jeder Griff braucht eine Vermessung. Bei einem Stapel von Teiglingen auf einem Riemchenband fragt ein Anwender nach Position, Winkel und Außenmaßen, aber nur als OK/NG-Entscheidung zur Lage, nicht als Messwert. Das Bildfeld liegt bei rund 420 x 360 mm, die Abnahmeposition ist statisch, eine Bandnachführung entfällt. Angefragt sind drei Stationen. Für eine solche Lageentscheidung vor dem Griff kommt auch ein AI Vision-Sensor der Modellreihe IV4 in Frage; ob er die Lage dieses Stapels sicher beurteilt, zeigt erst ein Versuch mit echten Teiglingen.

Gerollter Rohteig ist das Gegenstück: ein einziger Produkttyp, weiß, rund 250 mm lang bei etwa 30 mm Durchmesser. An einer neuen, stationären Verpackungsmaschine soll eine All-in-One Kamera die richtige Lage jeder Rolle erkennen und dem Roboter das Signal zum Greifen geben. Gefordert sind rund 0,4 s je Stück bei einem Bildfeld von etwa 260 mm. Eine Toleranz ist nicht vorgegeben; entschieden wird nur, ob die Teigkante dort liegt, wo der Greifer sie erwartet.

Bleche und Tabletts sind in einigen Anfragen selbst das Objekt des Roboters, etwa Tablettstapel für Teigrohlinge, deren Höhe der Roboter beim Entstapeln kennen muss, oder Backbleche, deren Typ eine Roboterlinie unterscheiden soll.

Fehlteile ausschleusen: Erkennung mit AI-Segmentierung, Griff durch den Roboter

Rund hundert Brötchen liegen auf einem Blech, darunter einzelne mit Schnittfehlern oder Formfehlern und doppelt zusammenhängende Brötchen. Zwei Roboter mit einem eigens gebauten Greifer sollen diese Stücke herausnehmen. Die Kamera soll die Koordinaten der Fehlteile liefern, die Logik zum Aussortieren liegt in der Steuerung des Anwenders. Betrachtet wird eine Farbkamera der Modellreihe VS mit Blob-Werkzeug und AI-Segmentierung, die Beleuchtung baut der Anwender selbst. Die Anfrage steht am Anfang.

Die AI-Segmentierung gehört zu den AI-Werkzeugen der Modellreihen VS und VS-G. Für den Roboter zählt am Ende jedoch nicht die Fehlerart, sondern ein Punkt: wo das Fehlteil liegt und wie es sich greifen lässt, ohne die Nachbarn auf dem Blech zu verschieben. Ein doppelt zusammenhängendes Brötchen ist dabei Fehler und Greifproblem zugleich, denn sein Schwerpunkt liegt zwischen den beiden Hälften und nicht in der Mitte eines einzelnen Brötchens. Wie Form- und Oberflächenfehler an Gebäck erkannt werden, beschreibt der Beitrag zu Produktfehlern und sichtbaren Fremdkörpern an Lebensmitteln.

Schnittposition über Baguette und Brötchen: Lage und Höhe für das Messer

Manchmal greift der Roboter nicht, sondern schneidet. An einer Backwarenlinie kommen rund zehn Baguettes nebeneinander auf einem etwa 1,2 m breiten Band an, das mit weniger als 1 m/s läuft. Für jedes Baguette muss die Position für das Messer angegeben werden, das ein Roboter führt. Vorgesehen sind zwei Messköpfe eines 2D/3D Laser-Profilsensors der Modellreihe LJ-X8000 an einer gemeinsamen Steuerung. Laut Katalog erfasst der Sensor je nach Messkopf ein X-Feld von 7,0 bis 510 mm, am fernen Ende des Messbereichs bis 720 mm, und tastet mit bis zu 16 kHz ab. Sein Höhenbild entsteht unabhängig von Farbe und Farbmuster, was bei unterschiedlich gebräunter Kruste zählt.

Ein Hersteller von Backstraßen fragt dieselbe Aufgabe für Brötchen, Brote und Brezeln an. Drei Roboter in Reihe sollen Ergebnisse erhalten, die Bänder laufen mit 3 bis 18 m/min, und neben der Lage soll die Höhe auf etwa 1 mm genau ausgegeben werden, damit der Schnitt gesetzt werden kann. Die Linien sind je nach Anlage 1 bis 3 m breit. Für mehrere Kameras an einer solchen Station ist die High-Performance Bildverarbeitung mit integrierter AI der Modellreihe VS-G ausgelegt, die laut Katalog bis zu acht Kameras an einem Controller betreibt. Die Höhe für den Schnitt liefert ein 2D-Bild allein nicht, dafür kommt wieder der Profilsensor in Betracht.

Kartoffeln, Gemüse und Obst: naturbelassen, ungleichmäßig, mit Schattenwurf

Was für Backwaren gilt, verschärft sich bei Ware vom Feld. In einem Fall kommen Kartoffeln aus einem Bunker, werden schräg hochgefördert und gerüttelt, damit sich der Schmutz löst, und liegen danach einlagig auf einem 1 bis 1,5 m breiten Band. Heute sortieren mehrere Mitarbeiter von Hand, künftig soll ein Roboter die Kartoffeln greifen. Im ersten Schritt geht es um die Machbarkeit. Betrachtet werden eine 2D-Lösung mit der All-in-One Kamera und eine 3D-Lösung mit der Kamera für 3D Robot Vision RB-500/800/1200 auf der Universellen Bildverarbeitungsplattform der Modellreihe CV-X, diese mit und ohne Bahnplanung. Ein Test ist vorgesehen.

Ein Anwender, bei dem mehrere Anfragen dieser Art zusammenlaufen, sucht eine 3D-Erkennung von Karotten, Kartoffeln und ähnlichen Produkten, die einem Deltaroboter vorgeschaltet ist, bei bis zu 50 Stück pro Minute. Als Schwierigkeiten nennt er Schattenwurf und die ungleichmäßige Form naturbelassener Ware. Schatten entstehen, wo Licht schräg auf runde, unterschiedlich hohe Produkte fällt; ein Höhenverfahren erfasst die Form direkt statt über den Grauwert. In einem Entwicklungsprojekt für Obst und Gemüse sollen Produkte in 3D erkannt und unterschieden werden, bei einem Bildfeld um 400 x 300 mm. Weitere Aufnahmen im Labor sind vorgesehen.

Häufige Fragen

F Wie findet ein Roboter Backwaren auf dem Blech, wenn Größe und Form streuen?

In dokumentierten Anfragen soll eine 2D-Kamera über dem Blech jedes Stück einzeln finden und seine Lage an den Roboter geben. Bei Gebäckringen in 18 Größen soll zusätzlich der Durchmesser ausgegeben werden. Hält das Blech zur Aufnahme an, vereinfacht das die Bildaufnahme.

F Was geschieht mit Brötchen, die zu dicht beieinanderliegen?

In einer Anfrage für Tiefkühlbrötchen ist zwischen den Stücken ein Abstand von rund 30 mm vorgegeben. Brötchen ohne diesen Abstand sollen nicht erkannt werden und laufen durch. Ein Test ist vorgesehen.

F Kann ein Roboter fehlerhafte Brötchen vom Blech nehmen?

Dokumentiert ist eine Anfrage für rund hundert Brötchen je Blech, aus denen zwei Roboter Stücke mit Schnitt- oder Formfehlern und doppelt zusammenhängende Brötchen herausnehmen sollen. Betrachtet wird eine Farbkamera mit Blob-Werkzeug und AI-Segmentierung, die die Koordinaten der Fehlteile liefert. Die Logik zum Aussortieren liegt in der Steuerung des Anwenders.

F Wie wird die Schnittposition über Baguettes bestimmt?

In einer Anfrage für rund zehn Baguettes auf einem etwa 1,2 m breiten Band sind zwei Messköpfe eines Laser-Profilsensors an einer Steuerung vorgesehen. Aus der erfassten Lage jedes Baguettes folgt die Position für das Messer, das ein Roboter führt. Das Höhenbild ist dabei unabhängig von der Farbe der Kruste.

F Lassen sich Kartoffeln und Karotten vom Band robotergeführt greifen?

Dazu liegen Anfragen und ein Machbarkeitsprojekt vor, eine Anlage im Betrieb noch nicht. Genannt werden Schattenwurf und die ungleichmäßige Form naturbelassener Produkte, betrachtet werden 2D- und 3D-Erkennung. Ein Test mit echter Ware ist vorgesehen.

Weiterführende Artikel

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