Wenn Bildverarbeitung, KI und Sensorik in der Logistik zusammenwachsen
In der Logistik verlief die Einführung industrieller Bildverarbeitung langsamer als in vielen anderen Branchen. Das liegt an der wenig strukturierten Umgebung von Lagerhäusern mit ihrer enormen Vielfalt an Paketformen, Materialien und Positionen von Etiketten. Die Technologie, die für weniger vorhersehbare Umgebungen erforderlich ist, war schlicht nicht ausreichend zugänglich – bis heute.
Der gemeinsam mit Oxford Economics erstellte Zebra-Bericht Impact of Intelligent Operations zeigt, dass drei Viertel der Entscheider in der Logistik angeben, Daten würden in ihren Unternehmen nur in ausgewählten Bereichen analysiert oder seien weiterhin nur eingeschränkt verfügbar.
Paul Eyre, Director Machine Vision for Logistics bei Zebra Technologies
Der eigentliche Fortschritt liegt darin, Machine Vision mit ergänzenden Technologien zu integrieren und diese Silos aufzubrechen. Moderne Software-Plattformen können heute Datenströme aus zahlreichen Quellen aufnehmen und zusammenführen, wobei Machine Vision im Mittelpunkt steht. Auf diese Weise entsteht ein vollständiger Überblick über den Weg und den aktuellen Zustand eines Artikels.
Das Zusammenspiel von hochauflösender 3D-Sensorik, Deep Learning und modernen IoT-Technologien versetzt Machine Vision inzwischen also in die Lage, die komplexen Anforderungen der Logistik zu bewältigen. Der entscheidende Impuls ging dabei von künstlicher Intelligenz aus, insbesondere von Deep Learning.
KI macht den Unterschied
Bildverarbeitungssysteme können heute mit der großen Bandbreite an Varianten und Anomalien umgehen, die für logistische Prozesse typisch ist. Dazu werden Modelle mit Datensätzen und Referenzbildern von einwandfreien Produkten trainiert. Der Algorithmus lernt auf diese Weise, jede Abweichung von diesem Standard zu erkennen. Dadurch kann er neue Fehler und Anomalien identifizieren, ohne zuvor auf jede denkbare Variante trainiert worden zu sein.
Heute ist eine differenzierte, kontextbezogene Analyse des Paketflusses möglich, die über die einfache Unterscheidung „blockiert oder nicht blockiert“ älterer fotoelektrischer Sensoren hinausgeht. Dieser Wandel von einfacher Automatisierung hin zu intelligenter Unterstützung ermöglicht eine neue und umfassendere Form von Bestandsintelligenz.
Diese differenzierte Analyse ist entscheidend, wenn es darum geht, kostspielige Blockaden auf Förderanlagen zu vermeiden. Statt sich auf die binäre Logik älterer Sensoren zu verlassen, setzt ein moderner Ansatz auf intelligente Kameras und KI, die den Paketfluss kontinuierlich überwachen. Das System analysiert Faktoren wie Geschwindigkeit und Stauentwicklung, um zwischen einer tatsächlichen Blockade und einer vorübergehenden Verlangsamung zu unterscheiden. Dadurch lassen sich Fehlalarme vermeiden, die unnötige Anlagenstopps auslösen und den Durchsatz beeinträchtigen. Erkennt das System hingegen eine echte Blockade, erhalten die Bediener einen visuellen Hinweis und können schnell eingreifen. Die Mitarbeiter können sich dadurch weiterhin auf anspruchsvollere Aufgaben konzentrieren.
3D-Bildverarbeitung: Tiefe und Kontext als zusätzliche Dimension
Während 2D-Bildgebung die grundlegende Identifikation ermöglicht, verlangt die moderne Logistik nach einem umfassenderen Verständnis des physischen Raums. Genau das kann 3D-Bildverarbeitung liefern. Um nicht-quaderförmige Objekte zu vermessen, Palettenbeladungen zu planen oder Robotersysteme zu steuern, ist ein detailliertes dreidimensionales Verständnis von Volumen und Position eines Objekts erforderlich.
Neuere Generationen der 3D-Sensorik, etwa Parallel Structured Light, liefern die notwendige Präzision. Die jüngste Generation dieser Technologie erfasst innerhalb einer einzigen Belichtung mehrere virtuelle 3D-Bilder. Dadurch lassen sich selbst Objekte, die sich mit hoher Geschwindigkeit bewegen, hochauflösend scannen. Das löst das Problem bewegungsbedingter Verzerrungen und ist eine zentrale Voraussetzung für eine zuverlässige Roboterführung und anspruchsvolle Bin-Picking-Anwendungen im Lager.
Ergänzend erzeugen Systeme mit mehreren Kameras detaillierte Punktwolken von Objekten. Diese Daten erfüllen zwei Funktionen: Sie erfassen die Geometrie eines Objekts präzise und bilden zugleich die Grundlage für die Analyse der volumetrischen Auslastung.
Indem die Tiefendaten in exakte Volumenmessungen für jedes einzelne Objekt übersetzt werden, kann das System berechnen, wie viel Raum in einem Behälter, auf einer Palette oder in einem Lkw ungenutzt bleibt. Auf dieser Grundlage lassen sich komplexe Bin-Packing-Algorithmen einsetzen, um den Ladeaufbau zu optimieren. Das verringert den ungenutzten Raum und hilft zugleich dabei, neue europäische Vorschriften zur Versandeffizienz zu erfüllen.
Der Einsatz von 3D-Bildverarbeitung in einer dynamischen Logistikumgebung bringt allerdings einige technische Herausforderungen mit sich. Herkömmliche Structured-Light-Scanner erreichen zwar eine hohe Auflösung im Submillimeterbereich, eignen sich jedoch am besten für statische Szenen, da jede Bewegung während des Scanvorgangs das 3D-Modell verzerren kann. Genau deshalb kommt unterschiedlichen 3D-Verfahren eine wichtige Bedeutung zu.
Die Integrationsplattform: Wo Bildverarbeitung, RFID und Scanning zusammenkommen
Man stelle sich ein Lagertor im Wareneingang vor, das oberhalb und seitlich mit mehreren Lösungen ausgestattet ist. Dazu könnten gehören:
- 2D- und 3D-Machine-Vision-Kameras und entsprechende Software, die
- Volumen- sowie Oberflächendaten und Schriften für Vermessung, Erkennung, Inspektion und Compliance-Prüfungen erfassen.
- Stationäre Industriescanner für das schnelle Lesen von Barcodes und die Identifikation von Waren.
- Moderne gerichtete RFID-Lesegeräte mit Software zur Standortanalyse, die gekennzeichnete Artikel identifizieren und ihre Bewegungsrichtung bestimmen.
Industrielle IoT-Plattformen, die unterschiedliche ergänzende Lösungen und Datenerfassungssensoren miteinander verbinden können, um die benötigten Informationen zu Beständen und Umgebungsbedingungen bereitzustellen.
Während Kartons das Lagertor passieren, erfasst jede Technologie gleichzeitig eine andere Datenebene. Diese multimodalen Daten können in eine zentrale Software-Plattform eingespeist werden, die einen einheitlichen Echtzeitüberblick über die Bestände bietet.
So entsteht Bestandsintelligenz direkt vor Ort: Jeder physische Aspekt eines Pakets wird erfasst und unmittelbar in digitale Informationen übersetzt. Diese können anschließend in operative Abläufe zurückgeführt werden, um Prozesse von der Paketabwicklung bis hin zur Einhaltung von Service-Level-Vereinbarungen zu optimieren.
Von Rohdaten zu intelligenter Verarbeitung direkt vor Ort
Diese Zusammenführung von Daten an der Edge findet direkt in der Lagerhalle statt. Die großen Datenströme der verschiedenen Sensoren rund um das Lagertor oder Förderband werden lokal verarbeitet. Das geschieht häufig direkt auf Geräten wie Kameras und Sensoren, auf Vision-Controllern oder auf Edge-Servern mit integrierten Neural Processing Units (NPUs), die speziell für KI-Anwendungen ausgelegt sind. Diese Architektur ist entscheidend, um Latenzen zu minimieren. Für die primäre Analyse ist keine Hin- und Rückübertragung zu einer externen Private Cloud erforderlich.
Die Software-Plattform fungiert dabei als zentrales Nervensystem. Auf ihr laufen Algorithmen, die beispielsweise einen Barcode aus dem stationären Industriescanner mit einer Dimensionsmessung aus der 3D-Kamera und einem Standortkontrollpunkt des RFID-Lesegeräts verknüpfen können. So entsteht in Echtzeit für jedes einzelne Paket ein umfangreicher, zusammengesetzter Datensatz. Dieser wird anschließend an das Warehouse-Management-System (WMS) oder eine andere operative Software übermittelt.
