{"id":9693,"date":"2026-06-21T04:30:00","date_gmt":"2026-06-21T02:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/visiotronix.com\/unkategorisiert\/maximizing-pick-place-accuracy-the-essential-role-of-backlighting\/"},"modified":"2026-07-24T08:46:19","modified_gmt":"2026-07-24T06:46:19","slug":"maximizing-pick-place-accuracy-the-essential-role-of-backlighting","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/visiotronix.com\/de\/anwendungen\/maximizing-pick-place-accuracy-the-essential-role-of-backlighting\/","title":{"rendered":"Wie LED-Beleuchtung die Genauigkeit bei Pick & Place und Bin Picking maximiert"},"content":{"rendered":"\n

Roboterf\u00fchrungsanwendungen erwarten von Bildverarbeitungssystemen genaue, wiederholbare Posensch\u00e4tzungen bei Produktionsgeschwindigkeit. Die Kamera sieht immer nur das, was das Licht enth\u00fcllt. Wenn die Beleuchtung schwankt \u2014 durch Umgebungslichtinterferenzen, thermische Drift oder eine falsche Geometrie \u2014, werden dem Bildverarbeitungsalgorithmus mehrdeutige Bilddaten zugef\u00fchrt, und Fehler bei der Roboterplatzierung lassen nicht lange auf sich warten. Die Auswahl und Positionierung der richtigen LED-Beleuchtung ist in jedem Bildverarbeitungssystem f\u00fcr Roboter ebenso wichtig wie die Wahl der Kamera und des Objektivs. <\/p>\n\n

Die drei Hauptfamilien von Roboterf\u00fchrungsanwendungen \u2014 Pick & Place aus einem definierten F\u00f6rderer oder einer Vorrichtung, Bin Picking aus einem zuf\u00e4llig gef\u00fcllten Beh\u00e4lter und die F\u00fchrung kollaborativer Roboter (Cobots) in gemeinsamen Arbeitsbereichen \u2014 stellen jeweils unterschiedliche Anforderungen an das Beleuchtungssystem. Arbeitsabstand, Teilegeometrie, Umgebungslicht, Sicherheitsbeschr\u00e4nkungen und Bildgebungsmodalit\u00e4t steuern alle die Wahl der richtigen Beleuchtung. <\/p>\n\n

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Sprechen Sie mit einem Ingenieur<\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div><\/div>\n\n
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Warum eine konstante Beleuchtung f\u00fcr die Roboter-Posensch\u00e4tzung entscheidend ist<\/h2>\n\n

Roboter-Posensch\u00e4tzungsalgorithmen \u2014 ob regelbasiertes Template Matching oder Deep-Learning-Erkennung \u2014 ermitteln die Position und Ausrichtung eines Teils aus Bildmerkmalen. Wie zuverl\u00e4ssig diese Berechnung ist, h\u00e4ngt vom Kontrast, der Sch\u00e4rfe und der Wiederholbarkeit dieser Merkmale im Bild ab, und die Beleuchtung steuert alle drei Faktoren direkt. <\/p>\n\n

Jede Verschiebung der Beleuchtungsintensit\u00e4t, der Farbtemperatur oder der r\u00e4umlichen Verteilung zwischen Kalibrierung und Produktion f\u00fchrt dazu, dass der vom Algorithmus gesehene Merkmalsatz von den Trainings- oder Referenzdaten abweicht. Das zeigt sich in h\u00f6herer Lokalisierungsunsicherheit, mehr Greiffehlern und geringerem Durchsatz (throughput). In der Praxis ist die h\u00e4ufigste Ursache f\u00fcr Instabilit\u00e4ten der industriellen Bildverarbeitung in der Produktion nicht der Algorithmus \u2014 es ist die Beleuchtungsdrift oder die Kontamination durch Umgebungslicht. <\/p>\n\n

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2D-Roboterf\u00fchrung: Fl\u00e4chenkameras und direkte LED-Beleuchtung<\/h2>\n\n

Zweidimensionale Roboterf\u00fchrungssysteme verwenden Fl\u00e4chenkameras, um ein Bild des Teils von oben oder schr\u00e4g aufzunehmen. Der Bildverarbeitungsalgorithmus berechnet die 2D-Position und Rotation des Teils innerhalb des Sichtfelds, und der Roboter korrigiert auf dieser Grundlage seine Anfahrbahn vor dem Greifen. <\/p>\n\n

Ringbeleuchtungen f\u00fcr Pick-and-Place-Bildverarbeitung<\/h3>\n\n

LED-Ringbeleuchtungen sind die am h\u00e4ufigsten verwendete Beleuchtung f\u00fcr die 2D-Pick & Place-Roboterf\u00fchrung. Koaxial zum Kameraobjektiv montiert, wirft eine Ringbeleuchtung gerichtetes Licht aus einer konstanten Winkelposition relativ zur optischen Achse der Kamera. Diese Geometrie erzeugt wiederholbare Schattenmuster, die den Teilekantenkontrast f\u00fcr Template Matching und Merkmalsextraktion erh\u00f6hen. <\/p>\n\n

Flachwinkel-Ringbeleuchtungen senden Licht unter streifendem Lichteinfall auf die Teileoberfl\u00e4che und heben die Oberfl\u00e4chenstruktur sowie das Kantenrelief hervor. Die Technik funktioniert gut bei Teilen mit erhabenen Merkmalen, Logos oder Oberfl\u00e4chenmarkierungen, die die Greifausrichtung festlegen. F\u00fcr flache, glatte Teile auf diffusen Hintergr\u00fcnden bieten Steilwinkel-Ringbeleuchtungen oder direkte LED-Matrixbeleuchtungen eine gleichm\u00e4\u00dfigere Feldbeleuchtung und einen besseren Gesamtkontrast. <\/p>\n\n

Balken- und Matrixbeleuchtungen f\u00fcr gro\u00dfe Bildfelder<\/h3>\n\n

Wenn der Roboter von einem breiten F\u00f6rderband oder einer Palettenfl\u00e4che greift, kann eine einzelne Ringbeleuchtung nicht das gesamte Sichtfeld gleichm\u00e4\u00dfig ausleuchten. LED-Lichtleisten oder gro\u00dfformatige LED-Matrixbeleuchtungen, die unter kontrollierten Winkeln eingestellt sind, liefern das erforderliche gleichm\u00e4\u00dfige, gerichtete Licht \u00fcber erweiterte Felder. Mehrere LED-Lichtleisten, die symmetrisch um das Feld angeordnet sind, heben die richtungsabh\u00e4ngigen Schattenasymmetrien auf, die zu Ausrichtungsfehlern in Bildverarbeitungsalgorithmen f\u00fchren. <\/p>\n\n

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3D-Roboterf\u00fchrung: Strukturlicht und Musterprojektion<\/h2>\n\n

Dreidimensionale Roboterf\u00fchrungssysteme ermitteln die vollst\u00e4ndige 6-DOF-Pose eines Teils \u2014 Position in X, Y, Z plus Rotation um drei Achsen. Diese F\u00e4higkeit wird ben\u00f6tigt, um Teile aus Vorrichtungen, Trays oder Pr\u00e4sentationen mit gemischter Ausrichtung zu greifen, bei denen eine 2D-F\u00fchrung die Mehrdeutigkeit in Tiefe oder Neigung nicht aufl\u00f6sen kann. <\/p>\n\n

3D-Systeme mit strukturiertem Licht projizieren ein bekanntes Muster \u2014 typischerweise Streifenmuster, Gitter oder codierte Lichtsequenzen \u2014 auf die Teileoberfl\u00e4che. Eine Kamera erfasst, wie sich das projizierte Muster \u00fcber der Teilegeometrie verformt, und ein Rekonstruktionsalgorithmus erstellt die 3D-Punktwolke. Die Beleuchtung f\u00fcr strukturiertes Licht muss einen hohen Kontrast zwischen dem projizierten Muster und dem Teilehintergrund liefern, was einen hochintensiven, stabilen LED-Projektor mit einem engen Abstrahlwinkel erfordert. <\/p>\n\n

F\u00fcr Time-of-Flight- (ToF) und aktive Stereo-3D-Sensoren projizieren LED-Beleuchtungen im Nahinfrarot-Bereich (NIR) \u2014 typischerweise 850 nm oder 940 nm \u2014 das Referenzmuster. Die Kamera ist mit einem schmalbandigen optischen Filter ausgestattet, der auf die Wellenl\u00e4nge der Beleuchtung abgestimmt ist, um Umgebungslicht auszublenden. Hochleistungs-NIR-LED-Beleuchtungen mit stabiler Spitzenleistung sind unerl\u00e4sslich f\u00fcr eine zuverl\u00e4ssige 3D-Rekonstruktion bei Roboterf\u00fchrungsabst\u00e4nden. <\/p>\n\n

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Bin Picking: Beleuchtung f\u00fcr die Inspektion ungeordneter Sch\u00fcttg\u00fcter<\/h2>\n\n
\"Einsatz
Einsatz von LED-Beleuchtungen f\u00fcr Bildverarbeitungssysteme bei Anwendungen zur automatischen Teileausrichtung in automatisierten Systemen. Durchlichtanwendungen. <\/figcaption><\/figure>\n\n

Bin Picking fordert das Bildverarbeitungssystem auf, einzelne Teile in einem zuf\u00e4llig gef\u00fcllten Beh\u00e4lter zu lokalisieren und zu identifizieren, wobei sich die Teile in beliebigen Ausrichtungen, teilweise verdeckt und in unterschiedlichen H\u00f6hen befinden. Aus Beleuchtungssicht ist dies die anspruchsvollste Roboterf\u00fchrungsanwendung von allen. <\/p>\n\n

Beleuchtungsherausforderungen beim Bin Picking<\/h3>\n\n

Teile in einem Beh\u00e4lter werfen mehrere Probleme gleichzeitig auf. Metallteile erzeugen spiegelnde Reflexionen bei jedem gerichteten Licht. \u00dcberlappende Teile erzeugen verschachtelte Schattenmuster. Die vertikale Tiefe \u00fcber einen Beh\u00e4lter kann 200 mm oder mehr betragen, was die Beleuchtungsintensit\u00e4t und Schattengeometrie \u00fcber das gesamte Arbeitsvolumen ver\u00e4ndert. Keine einzelne Beleuchtungsgeometrie l\u00f6st all diese Probleme f\u00fcr jeden Teiletyp. <\/p>\n\n

F\u00fcr 3D-Bin Picking-Systeme muss der Projektor f\u00fcr strukturiertes Licht oder die aktive Stereo-Beleuchtung gen\u00fcgend Kontrast f\u00fcr eine zuverl\u00e4ssige 3D-Rekonstruktion \u00fcber die gesamte Beh\u00e4ltertiefe liefern. Hochleistungs-LED-Matrixbeleuchtungen mit einstellbarer Intensit\u00e4t erm\u00f6glichen es dem Integrator, das Lichtniveau an jede Beh\u00e4ltergeometrie und Teilereflektivit\u00e4t anzupassen. Diffuse Beleuchtung oder Dombeleuchtung wird oft mit dem 3D-Sensor kombiniert, um spiegelnde Artefakte auf Metallteilen zu d\u00e4mpfen. <\/p>\n\n

Beleuchtungsmodi f\u00fcr robustes Bin Picking kombinieren<\/h3>\n\n

Viele Bin Picking-Produktionszellen betreiben mehrere Lichtquellen nacheinander. Ein Projektor f\u00fcr strukturiertes Licht erfasst die 3D-Szene f\u00fcr die Teilelokalisierung, w\u00e4hrend eine separate gerichtete LED-Beleuchtung w\u00e4hrend der 2D-Bilderfassung f\u00fcr die Greifpunktauswahl und Qualit\u00e4tspr\u00fcfungen ausl\u00f6st. Dieser mehrstufige Ansatz stimmt jede Beleuchtungsbedingung unabh\u00e4ngig ab. <\/p>\n\n

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Beleuchtung f\u00fcr kollaborierende Roboter: Sicherheit, Bauform und flickerfreier Betrieb<\/h2>\n\n

Kollaborative Roboter teilen sich ihren Arbeitsbereich mit menschlichen Arbeitern. Die Beleuchtung f\u00fcr Cobot-Bildverarbeitungssysteme muss Anforderungen erf\u00fcllen, die in vollst\u00e4ndig gesch\u00fctzten Zellen nie auftreten: photobiologische Sicherheit, eine kompakte Bauform, die zum Werkzeug am Roboterarm (EOAT) des Cobots passt, und ein flimmerfreier Betrieb, der f\u00fcr Bediener in der N\u00e4he weder Unbehagen noch Gefahren verursacht. <\/p>\n\n

Photobiologische Sicherheit bei Cobot-Beleuchtung<\/h3>\n\n

LED-Beleuchtungen, die in der N\u00e4he von menschlichen Arbeitern eingesetzt werden, m\u00fcssen die photobiologischen Sicherheitsgrenzwerte nach IEC 62471 erf\u00fcllen. Diese Norm legt die Klassen Risikogruppe 0 (freigestellt), Risikogruppe 1 (geringes Risiko) und Risikogruppe 2 (mittleres Risiko) anhand gemessener optischer Strahlungswerte fest. F\u00fcr Cobot-Arbeiten halten Beleuchtungen der Risikogruppe 0 oder Risikogruppe 1 Bediener ohne zus\u00e4tzliche Schutzbarrieren sicher. <\/p>\n\n

Hochintensive blaue LED-Beleuchtungen bei kurzen Arbeitsabst\u00e4nden k\u00f6nnen eine Blaulichtgef\u00e4hrdung darstellen und m\u00fcssen vor dem Einsatz gem\u00e4\u00df den Grenzwerten nach IEC 62471 \u00fcberpr\u00fcft werden. Infrarotbeleuchtungen jenseits von 780 nm sind f\u00fcr das Auge unsichtbar und l\u00f6sen niemals den Lidschlussreflex aus, daher erfordert ihre abgestrahlte Leistung besondere Sorgfalt im Hinblick auf die Infrarotstrahlungs-Grenzwerte der IEC 62471. <\/p>\n\n

Flickerfreier LED-Betrieb f\u00fcr Mensch-Cobot-Umgebungen<\/h3>\n\n

LED-Beleuchtungen, die mit Netzfrequenz (50 oder 60 Hz) oder mit niedrigen PWM-Frequenzen betrieben werden, erzeugen ein sichtbares Flimmern, das die Augen der nahegelegenen Arbeiter erm\u00fcdet. In gemeinsamen Arbeitsbereichen sollten LED-Beleuchtungen im echten Gleichstrom-Dauerbetrieb (DC) mit geregelten Konstantstromtreibern oder in Hochfrequenz-PWM \u00fcber 1 kHz betrieben werden, was das Flimmern \u00fcber die menschliche Wahrnehmungsschwelle hebt. <\/p>\n\n

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Roboter-montierte vs. feste Beleuchtung: Vor- und Nachteile<\/h2>\n\n

Beleuchtungen f\u00fcr die Roboterf\u00fchrung k\u00f6nnen am Werkzeug am Roboterarm (EOAT) montiert werden und sich mit der Kamera bewegen, oder relativ zum Arbeitsbereich fest montiert bleiben. Jede Montagestrategie bringt ihre eigenen Vorteile und Grenzen mit sich, die die Entwurfsentscheidungen des Systems pr\u00e4gen. <\/p>\n\n

EOAT-montierte Beleuchtung (End-of-Arm)<\/h3>\n\n

Am EOAT montierte Beleuchtungen halten eine konstante geometrische Beziehung zwischen Lichtquelle, Kamera und Teileoberfl\u00e4che aufrecht, egal wohin sich der Roboter bewegt, was die Beleuchtungsgeometrie \u00fcber den gesamten Arbeitsbereich hinweg konsistent h\u00e4lt. Die Kompromisse sind Gr\u00f6\u00dfe und Gewicht: Beleuchtungen f\u00fcr die EOAT-Montage m\u00fcssen kompakt und leicht bleiben, um das Traglastbudget des Roboters nicht zu \u00fcberschreiten. Die Kabelf\u00fchrung zu einem sich bewegenden EOAT erfordert ebenfalls eine sorgf\u00e4ltige Handhabung, um Erm\u00fcdungsausf\u00e4llen \u00fcber die Betriebslebensdauer der Beleuchtung vorzubeugen. <\/p>\n\n

Feste Beleuchtung<\/h3>\n\n

Feste Beleuchtungen befinden sich an einer definierten Stelle in der Roboterzelle, und der Roboter bringt das Teil oder die Kamera zur Bilderfassung in die beleuchtete Zone. Eine feste Beleuchtung befreit die Beleuchtung von den Traglastgrenzen des Roboters und schafft Platz f\u00fcr gr\u00f6\u00dfere Einheiten mit h\u00f6herer Leistung. F\u00fcr gut definierte Greifpositionen und eine Einzonenbeleuchtung ist die feste Montage einfacher und zuverl\u00e4ssiger. <\/p>\n\n

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Umgebungslichtunterdr\u00fcckung in Roboter-Bildverarbeitungszellen<\/h2>\n\n

Umgebungslicht in der Fabrik \u2014 von Deckenleuchten, Schwei\u00dfb\u00f6gen oder Sonnenlicht durch Dachfenster \u2014 kontaminiert die Bilder der industriellen Bildverarbeitung immer dann, wenn seine Intensit\u00e4t mit der Lichtleistung der LED-Beleuchtung an der Teileoberfl\u00e4che konkurriert. Wirksame Unterdr\u00fcckungsstrategien umfassen hochintensive gestrobte LED-Beleuchtungen, die das Umgebungslicht w\u00e4hrend der Kamerabelichtung \u00fcberstrahlen; Dunkelfeldabdeckungen oder Hauben, die die Erfassungszone umschlie\u00dfen; schmalbandige LED-Beleuchtungen in Kombination mit passenden Bandpassfiltern auf dem Kameraobjektiv; sowie NIR-Beleuchtung bei 850 nm oder 940 nm, wo das Umgebungslicht in der Fabrik geringer ist als im sichtbaren Spektrum. <\/p>\n\n

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Produkte und Technologien<\/h2>\n\n
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\"RODER<\/a><\/div>\n
Optional<\/a><\/div>\n

Modulare LED-Matrix-Beleuchtungen mit sehr hoher Dichte DL8-Serie<\/a><\/h4>\n
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\"RODER<\/a><\/div>\n
Optional<\/a><\/div>\n

LED-Matrix-Beleuchtungseinheiten mit hoher Dichte DL6-Serie<\/a><\/h4>\n
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\"LED-Beleuchtungen<\/a><\/div>\n
Optional<\/a><\/div>\n

Gro\u00dfformatige OEM-LED-Matrix-Beleuchtungen der Serie DL9<\/a><\/h4>\n
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\"LED-Beleuchtung<\/a><\/div>\n
Optional<\/a><\/div>\n

LED-Matrixbeleuchtungen im Gro\u00dfformat der Serie DL7<\/a><\/h4>\n
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