MVTEC HALCON

NASA Robonaut sieht mit HALCON

Der erste humanoide Roboter-Astronaut fliegt zur ISS und ist mit ausgeklügelten Bildverarbeitungsalgorithmen aus Deutschland ausgestattet.
HALCON
Robotik
Ausbildung, Forschung & Wissenschaft
3D-Vision
Matching

Die Mission STS-133 ist von der NASA als allerletzter Einsatz des lang gedienten Spaceshuttles Discovery geplant. Voraussichtlich wird die Raumfähre Anfang Februar 2011 vom Kennedy Space Center in Florida abheben, um zum letzten Mal ein Rendezvous mit der internationalen Raumstation ISS einzugehen. Danach wird die Ära der Spaceshuttles bald endgültig Geschichte sein.

Aber gleichzeitig wird diese Mission auch der Beginn einer neuen Ära sein: Das Zeitalter der Roboter-Astronauten, welches die Arbeit der Menschen im All und in der Schwerelosigkeit fortan komplett verändern wird. Die amerikanische Raumfahrtbehörde (NASA) und General Motors (GM) haben den so genannten Robonaut 2 (R2) gemeinsam entwickelt, eine humanoide Maschine, die mehr Fähigkeiten besitzt als jedes andere vergleichbare Gerät zuvor, das in der Schwerelosigkeit getestet wurde. Die Bildverarbeitung dieses Wunderroboters arbeitet mit deutscher Technologie: Die komplexen Algorithmen, mit denen R2 sehen und blitzschnell entscheiden kann, was er tut, basieren auf der Bildverarbeitungssoftware HALCON von MVTec in München.

Der menschenähnliche Torso (Abb.1) wiegt etwa 150 Kilogramm. Mit der Schulterbreite von etwa 1,10 Meter, und seinem helmartigen goldenen Kopf erinnert er an einen bekannten Roboter aus den Hollywood-Studios. Die Proportionen des Kopfs, des Oberkörpers und der Arme orientieren sich sehr nah am Körper eines Menschen. Beine allerdings fehlen dem Roboter, denn die braucht er nicht in der Schwerelosigkeit. Er ist je nach Bedarf an einem festen Gerüst oder beweglichen Greifarm montiert.

Viele Jahre haben die technischen Fachkräfte der NASA und von GM an der Entwicklung dieses Wunder-Roboters gearbeitet. NASA-Ingenieuren hat die Programmierung über lange Jahre Schwierigkeiten bereitet. Der Entwicklungsaufwand für die Bildverarbeitungssoftware war enorm hoch; zudem musste die Software aufwändig getestet werden. Erst nach dem Einsatz von Standardsoftware konnten alle Probleme schnell und effizient in kurzer Zeit mit den Algorithmen von HALCON 9.0 gelöst werden. Zur Entwicklung wurde HALCONs integrierte Entwicklungsumgebung HDevelop eingesetzt, zur Sensorintegration in C und C++ die HALCON extension packages. R2 wird nicht nur die alltägliche Arbeit von menschlichen Astronauten an Bord der ISS unterstützen. Er wurde auch entwickelt, um manuelle Routinearbeiten in der Industrie durchzuführen, wie sie beispielsweise bei der Automobilproduktion anfallen. Ein großer Vorteil gegenüber einem menschlichen Alternative ist die Tatsache, dass R2 nicht ermüdet.

Das ist auch ein erheblicher Sicherheitsvorteil. Dies empfiehlt den Robonauten auch für hochgradig gefährliche Arbeiten, wie einer EVA (extra vehicular activity  - Außenbordarbeit) an Raumfahrzeugen, wie sie immer wieder vorkommen und bei denen Astronauten und Astronautinnen erheblichen Belastungen ausgesetzt sind. R2 verfügt über ein so genanntes „Flexible Vision System“. Dieses System kombiniert ein Paar Kameras für einen Stereoaufbau mit einer Time-of-Flight-Kamera zur Distanzmessung. Dieses System erlaubt es R2, auf der ISS robuste automatische Erkennung von Objekten und deren Lagebestimmung durchzuführen. Die robuste Objekterkennung (Matching) bedingt die Erkennung von komplexen Mustern in der Umgebung des Roboters unter dem Einsatz von unterschiedlichen Sensortypen. Genau diese Komplexität von ganzen Umgebungsbildern aber macht die Verarbeitung der Bilder aufgrund der Datenlast auf einem herkömmlichen Rechner nahezu unmöglich.

Die Lösung der Ingenieure und Ingenieurinnen von NASA und GM ist, komplexe Objekterkennung auf kleine ausgesuchte Regionen in den Stereobildpaaren zu beschränken. Zur Auswahl dieser Region im Bild (ROI – region of interest) werden Bildinformationen wie Farbe, Intensität oder Textur herangezogen. „Die NASA entschied sich für die Bildverarbeitungssoftware HALCON 9.0 von MVTec (München; www.mvtec.com), um die Integration der unterschiedlichen Typen von Sensordaten und alle komplexen Verarbeitungsschritte in einer Entwicklungsumgebung zu gewährleisten“, sagt Brian Hargrave, Robonaut ISS Applications Lead at the Robotics & Automation group from Oceaneering Space Systems (Houston). Zur Stereo-Bilderfassung nahm die NASA zwei Prosilica GC2450-Kameras von Allied Vision (Stadtroda; www.alliedvisiontec.com). Diese Kameras nutzen den GigE-Vision-Standard zur Bildübertragung. „HALCON unterstützt GigE-Vision und erlaubt eine rasche Softwareanbindung der Kameras über die automatische Code-Generierung“, erläutert Hargrave. Die Time-of-Flight-Entfernungsmessung erfolgt über eine Swiss Ranger SR4000 von Mesa Imaging Ag (Zürich; www.mesa-imaging.ch).

Die Tast- und Positionssensoren der Finger von R2 sind maßgeschneidert entworfen und hergestellt. Die Swiss Ranger, die Tast- und die Positionssensoren nutzen spezifischen C/C++ Code, um Tiefenmessungen und Tast-Objekterkennung durchzuführen. „Mit den HALCON Extension Packages konnten wir jeden bereits existierenden speziellen Code in die Entwicklungsumgebung HDevelop importieren und diese für das Rapid Prototyping unserer Applikationen einsetzen“, erklärt Hargrave. „Die Stereo-Kalibrierung in HALCON wurde herangezogen, um sowohl das Prosilica-Kamerapaar als auch die Swiss Ranger zu kalibrieren.“ Von den vielen geplanten Aufgaben für den R2 auf der ISS ist das Erkennen und Manipulieren von Textilmaterial die größte Herausforderung.

Diese Tätigkeit erfordert einen hohen Grad an Koordination von Tasten und Manipulieren. Beispielsweise wird eine Textilbox aus flexiblem Mehrlagenstoff genutzt, um ein Werkzeug-Set für eine EVA (extra vehicular activity - Außenbordtätigkeit) aufzubewahren. Diese Box muss erkannt, geöffnet und wieder geschlossen werden (s. Abb2.). Eine Schwierigkeit liegt in der Tendenz des Deckels des Stoffbehälters, in der Schwerelosigkeit umherzuschweben, auch wenn der Behälter an seiner Basis gesichert wurde. Der Deckel kann sich in unvorhersehbarer Weise zusammenfalten. Die Lagebestimmung des Deckels und die entsprechende Greifplanung waren die schwierigsten Ziele in diesem Zusammenhang. Dazu wurden eine gute Mischung aus Standardwissen zum Thema Computer Vision und Methoden zur Bewegungsplanung herangezogen. Diese beiden technischen Felder mussten durch innovative Methoden kombiniert werden. „Für all diese Fälle bietet HALCON viele Möglichkeiten, um die Manipulation dieser Textilbox erfolgreich durchzuführen“, fährt Brian Hargrave fort. „Ein einzelner Laptop-Computer, der mit dem R2 verbunden ist, führt dabei sowohl die Kontroll-Software für den Roboter wie auch das flexible Bildverarbeitungssystem aus.“ HALCONs Möglichkeit der ROI-Auswahl ist aufgrund der Hardware-Beschränkung optimal. Die ROI müssen natürlich erst festgelegt werden. „Um die ROI für die Textilbox sinnvoll zu definieren, wird die Textursegmentierung von HALCON genutzt. Der Deckel der Textilbox wird mit Schnappern und Ösen geschlossen. Diese Elemente werden mithilfe von HALCONs formbasierter Matching-Technologie in den Bildpaaren gefunden“, erläutert Myron Diftler, Robonaut Projektleiter der NASA. „Die Ösen können sich in jeder erdenklichen Position befinden, wenn der Deckel umherschwebt.“ Dies ist nur ein Beispiel, wie mit den HALCON-Algorithmen die komplexen Fragen der Bildverarbeitung gelöst werden. Dazu kam den NASA-Ingenieuren und -Ingenieurinnen vor allem HALCONs integrierte Entwicklungsumgebung HDevelop zugute, wie Diftler erläutert. Aus allen vorhandenen Daten der Sensorik und Bildverarbeitung können dann mit HDevelop machbare Greifpunkte ermittelt werden, damit R2 beispielsweise den Deckel erkennen, ausfalten und schließen kann. Ein weiteres Beispiel ist die Erfassung und Detektion von Schalterpositionen, die der R2 selbst bedienen soll (Abb.3). Der Robonaut R2 ist der erste Schritt in die neue Zeit der humanoider Roboter-Astronauten. Zuerst soll der Robonaut innerhalb der ISS, später zu Außenarbeiten an der ISS eingesetzt werden. Doch die NASA-Ingenieure und -ingenieurinnen denken weiter. Im Projekt M wird darüber nachgedacht, eine Weiterentwicklung des R2 innerhalb von 1000 Tagen auf den Mond zu bringen (M ist das römische Zeichen für 1000). R2 soll bis dahin selbständig laufen können. Der Robonaut wird dann mit einer kleinen Landeeinheit zum Mond gebracht, die mit umweltfreundlichem Treibstoff bestückt sein soll (Methan und Sauerstoff). Die Landung soll präzise und vollkommen autonom erfolgen. R2 soll dann die Mondoberfläche betreten und erkunden und dort verschiedene Aufgaben erfüllen. Diese reichen von der Demonstration technischer Fähigkeiten der Robotik über wissenschaftliche Tätigkeiten bis zu kleinen Experimenten, die von Studierenden entwickelt worden sind. Der Robonaut soll in weiterer Zukunft den Menschen nicht ersetzen, sondern ihn unterstützen. Dies sind vor allem auch Herausforderungen an die Bildverarbeitung. Die NASA wird HALCON weiterhin nutzen. HALCON ist für diese Aufgaben bereits jetzt gerüstet.

Autor: Dr. Lutz Kreutzer

Alle Produktnamen sind Warenzeichen. Bilder der Produkte/Marken unterliegen dem Copyright der jeweiligen Inhaber. Alle Rechte vorbehalten.

Veröffentlicht am: 01. September 2013

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Klassifizierung
Deep Learning
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Robot Lab – Fondazione Brigatti & Camerani Pintaldi
Ein einzigartiges Projekt ermöglicht es der nächsten Generation, die MVTec HALCON-Bibliothek für ihre allerersten Machine-Vision-Anwendungen einzusetzen. Herr Remo Sala, Assistenzprofessor am Politecnico di Milano für das Robot Lab – Fondazione Briga…
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HALCON
Ausbildung, Forschung & Wissenschaft
MVTec HALCON product icon
Pick-and-place robot cell with controlled illumination for reliable machine vision–based implant recognition.
Industrielle Bilderverarbeitung ermöglicht automatisierte Pick-and-Place-Lösung in der Medizintechnik
Das Irish Manufacturing Research (IMR) hat mit der Unterstützung der Firmen Multipix Imaging Components Ltd und der MVTec Software GmbH eine Pick-and-Place-Roboterapplikation für die Medizintechnik entwickelt. Mittels industrieller Bildverarbeitungss…
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HALCON
Robotik
Medizinbedarf & Pharmazie
Matching
Präzise Augen für den Roboter – Automatisierung in der Lebensmittelindustrie
Die Anlagenbau Habeck GmbH & Co. KG hat eine roboterbasierte Pick and Place-Maschine für die Lebensmittelindustrie auf Basis von Machine Vision entwickelt. Dank der Bildverarbeitungssoftware MERLIC der MVTec Software GmbH greift der Roboter unterschi…
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MERLIC
Robotik
Lebensmittel & Getränke
Klassifizierung
Matching
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Body Positioning System using MVTec HALCON to determine the 3D position of car bodies with millimeter precision in a welding shop.
Alles im Blick aus der Cloud: Smart Factory in der Automobilindustrie
DataVision und MVTec haben eine Plattform für maschinelles Lernen entwickelt, bei der eine Cloud-Lösung in Kombination mit industrieller Bildverarbeitung die Effizienz in der Entwicklung und Produktion steigert. Ausgangspunkt der Plattform ist eine A…
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HALCON
Automobilbau
MVTec HALCON product icon
Robot depalletizing cartons layer by layer using machine vision in a logistics environment.
Industrielle Bildverarbeitung automatisiert Kommissionierung in der Intralogistik
Die Firma Cretec Cybernetics realisierte mithilfe der Bildverarbeitungssoftware MVTec HALCON eine roboterbasierte Depalettierungslösung in der Kommissionierung für KH Lloreda. Die Applikation erkennt gestapelte Kartons auf Paletten und depalettiert s…
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HALCON
Robotik
Verpackung & Logistik
3D-Vision
Objektdetektion
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Autonomous Formula Student vehicle driving on a test track using machine vision for environment perception.
UPC ecoRacing – Das preisgekrönte Formel Studententeam
Ein preisgekröntes Studententeam der Polytechnischen Universität von Katalonien (UPC) entwirft, baut und fährt autonome Elektro-Rennwägen. Zahlreiche unterschiedliche Studienrichtungen, wie Wirtschafts-, Luft- und Raumfahrtingenieurswesen, Design ode…
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HALCON
Ausbildung, Forschung & Wissenschaft
MVTec HALCON product icon
Vehicle passing a roadside machine vision system that inspects tires automatically for roadworthiness.
Profil schärfen mit Deep Learning im laufenden Straßenverkehr
Die West Nippon Expressway Engineering Shikoku Company Limited sorgt in Japans Winter für sicheren Straßenverkehr: Mit der Bildverarbeitungssoftware HALCON der MVTec Software GmbH automatisiert das Unternehmen die Inspektion von Reifen im laufenden S…
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HALCON
Sicherheit & Überwachung
Deep Learning
Inspektion
Inspection setup for electrical connections using deep learning–based machine vision to detect defects.
Mit Deep Learning alles im Blick
Das Unternehmen Bosch Car Multimédia in Portugal ist auf die Entwicklung und Herstellung von Elektronik- komponenten für die Bereiche Fahrzeugsicherheit und -dynamik, Fahrerassistenz, automatisiertes Fahren und Car Multimedia spezialisiert. Das Unte…
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MERLIC
Automobilbau
Elektrische Bauteile
Deep Learning
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Universität Paderborn, Heinz Nixdorf Institut
Das Heinz Nixdorf Institut (HNI) ist 2022 dem Programm MVTec on Campus beigetreten. Die Universität Paderborn ist eine renommierte Forschungs- und Bildungseinrichtung auf dem Gebiet der Informatik und ihrer Anwendungen im Kontext der digitalen Fabri…
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HALCON
Robotik
Ausbildung, Forschung & Wissenschaft
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Bottle caps inspected by machine vision to verify print quality in beverage production.
Getränkeindustrie: HALCON prüft Aufdrucke von Flaschenverschlüssen schnell und zuverlässig
Die industrielle Bildverarbeitung bietet in der Qualitätssicherung enorme Vorteile. In der Praxis sind hohe Genauigkeit und Geschwindigkeit sowie hohe Flexibilität wichtig. Die K&S Anlagenbau GmbH hat eine solche Applikation für die Getränkeindustrie…
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HALCON
Lebensmittel & Getränke
Blob-Analyse
Kalibrierung
Matching
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Fully automated packaging inspection system using machine vision for inline quality control in food packaging.
Deep Learning erkennt Defekte in der Lebensmittelbranche
Der Automatisierungsspezialist INNDEO hat eine ausgeklügelte Automatisierungslösung für die Qualitätskontrolle in der Verpackungsbranche entwickelt. Dank Machine Vision und Deep-Learning-Technologien sind auch hohe Geschwindigkeiten und Erkennungsrat…
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HALCON
Lebensmittel & Getränke
Deep Learning
OCR
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Hand-eye calibration enabling precise alignment between camera and robot for accurate gripping of accessory bags.
Perfekt positionierte Plastikbeutel – mit klassischer Bildverarbeitung und Deep Learning
Durchgängig automatisierte Pick-and-Place-Tätigkeiten erfordern das sichere Greifen unterschiedlich geformter und auch durchscheinender Objekte. Eine anspruchsvolle Anwendung, die das sichere Greifen auch bei komplexen Oberflächen ermöglicht, hat TEK…
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HALCON
Robotik
Deep Learning
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Operating personnel using the PackCheck machine vision solution for quality control in food packaging production.
Machine Vision für jeden Geschmack
Das niederländische Unternehmen PackCheck BV sorgt mit einer modularen Lösung dafür, dass die Qualität von Verpackungen in der Lebensmittelbranche sichergestellt ist. Teil der Lösung ist die Bildverarbeitungssoftware HALCON der MVTec Software GmbH. D…
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HALCON
Lebensmittel & Getränke
Lesen von Bar- & 2D-Codes
Blob-Analyse
Matching
OCR
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Aluminum bottles on a production line identified by OCR using machine vision for automated quality control.
Flasche leer? Nicht mit Deep OCR
Um Produkte schnell und auch bei schwierigen Umständen verlässlich zu identifizieren, hat sich der Einsatz von Machine Vision bewährt. Auch das Unternehmen Visione Artificiale setzt bei seinem System für die Nachverfolgbarkeit von Aluminiumflaschen w…
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HALCON
Lebensmittel & Getränke
OCR
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Students and researchers using a robot with machine vision in a university lab to demonstrate the impact of MVTec HALCON on education and research.
Technischen Hochschule Würzburg-Schweinfurt (THWS)
An der Technischen Hochschule Würzburg-Schweinfurt (THWS) lehrt Professor Christian Zirkelbach Robotik und maschinelles Sehen an der Fakultät für Angewandte Naturwissenschaften und Geisteswissenschaften. Seit 2019 integriert er fortschrittliche Werkz…
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HALCON
Robotik
Ausbildung, Forschung & Wissenschaft
3D-Vision
Deep Learning
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Automatisierte Transport- und Inspektionsstation für pharmazeutische Ampullen mit Machine-Vision-System von Aspen.
KI-basierte Machine Vision automatisiert Qualitätsprüfung in der Pharmabranche
Das Pharmaunternehmen Aspen optimiert die Inspektion abgefüllter Ampullen mithilfe der industriellen Bildverarbeitungssoftware MVTec HALCON und den Beratungs- und Serviceleistungen von MVTec. Dank Deep Learning erreicht das Unternehmen höchste Präzis…
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HALCON
Medizinbedarf & Pharmazie
Blob-Analyse
Deep Learning
Matching
MVTec HALCON product icon
Industrial robots performing laser welding on battery cells guided by machine vision.
Machine Vision beschleunigt Batterieproduktion
Schnell, präzise, zuverlässig: Das sind die bestimmenden Faktoren für die Produktion von Batterien. Um die schnell wachsende Nachfrage nach Batterien zu decken, entwickeln Unternehmen immer effizientere Produktionsprozesse. Laserax hat eine Anlage en…
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HALCON
Batterieproduktion
3D-Kalibrierung
Kalibrierung
Matching
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Roboter und Machine Vision-Software im perfekten Zusammenspiel
Der spanische Robotik-Spezialist Tekniker hat eine Lösung entwickelt, mit der sich chaotisch liegende Teile automatisiert greifen und geordnet ablegen lassen. Für präzise Greifprozesse sorgt die integrierte Machine-Vision-Software MVTec HALCON mit 3D…
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HALCON
Robotik
Automobilbau
3D-Vision
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[Translate to German:] Warehouse where cheese wheels age during the ripening process
Machine Vision automatisiert Käse-Produktion und steigert Wettbewerbsfähigkeit
Die Lebensmittelindustrie profitiert erheblich von den rasanten Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI). Besonders wertvoll für Lebensmittelproduzenten ist die Kombination von KI mit industrieller Bildverarbeitung (Machine Vision),…
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HALCON
Lebensmittel & Getränke
Robotik
Anomalieerkennung
Deep Learning
MVTec HALCON product icon
Dynamische OCR-Inspektion mit HALCON für maximale Produktqualität
In der Pharmaindustrie gelten strenge Compliance- und Kennzeichnungsvorschriften. Verpackungen medizinischer Produkte müssen vor der Auslieferung korrekt und vollständig beschriftet sein. Das chinesische Unternehmen Shenzhen Jiangrun Xuneng Technolog…
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HALCON
Medizinbedarf & Pharmazie
Lesen von Bar- & 2D-Codes
OCR
MVTec Software