Im Rahmen einer AFE-Masterarbeit entsteht gerade der Prototyp eines neuen KI-fähigen Kamerasystems. Neben einer verbesserten 3D-Teileerkennung verkürzt sich die Prozesszeit deutlich. Zudem erlangt die Roboter-Sortierzelle durch die Anbringung einer Kamera direkt am Robotergreifarm (im Unterschied zur bisherigen stationären Deckenkonstruktion) nun uneingeschränkte Mobilität innerhalb der Laborräumlichkeiten. Eine mobile 3D-Teileerkennung vervollständigt den Gesamtmobilitätsansatz mit einklappbaren Stützprofilen und Transportrollen (Manövrierfähigkeit) sowie einem Sicherheitskonzept mit Sicherheitsscannern direkt an den beweglichen Stützprofilen.
Um Bauteile auf einem willkürlichen Bretterstapel besser erkennen zu können, wird eine Dual-Kamera verwendet. Die Bildinformationen der beiden Linsen ergänzen sich, so dass daraus eine 3D-Punktewolke generiert werden kann. Mithilfe von Algorithmen werden die Daten der 3D-Punktewolke ausgewertet und der Mittelpunkt sowie die Orientierung des obersten Bauteils auf dem Stapel bestimmt. Dabei können auch mehrere Teile in einer Stapelebene erfasst werden.
Gleichzeitig kann mit der Kamera auch ein Barcode mit Bauteilinformationen ausgelesen werden. Durch den Einsatz neuronaler Netze wird der Prozess der Bauteilidentifikation so optimiert. Die verstellbaren Robotergreifarme passen sich der Bauteilgeometrie an, nehmen das Brett auf und sortieren es in ein noch freies, passendes Fach im Kommissioniercontainer ein.