BuchloeCounter – Industrielles Zählsystem für KUKA KR C4
Entwicklung eines industriellen Bildverarbeitungssystems zur automatischen Zählung und Übergabe an einen KUKA Industrieroboter.
Standort: Produktionslinie Buchloe / Augsburg, Bayern Entwickler: Adnan – Freiberuflicher Softwareentwickler (C# / Machine Vision)
- Problemstellung
Manuelle Zählung von Kleinteilen (Stifte, Kappen) ist langsam und fehleranfällig. Ziel: Automatische Erkennung und direkte Ansteuerung des KUKA KR C4 für das Handling.
- Lösungs-Architektur
Industriekamera -> PC (C# / OpenCV) -> ESP32 Gateway (COM6, 115200 Baud) -> KUKA KRC4 (E/A)
- Projektphasen
Phase 1: Bildverarbeitung (C# / OpenCV)
- Kamera-Kalibrierung und ROI-Definition
- Farbfilter (HSV) und Konturerkennung
- Objektklassifizierung: Stifte vs. Kappen
- Ausgabe:
Pens: 3, Caps: 1 - Genauigkeit > 98% bei normaler Beleuchtung
Phase 2: Gateway Entwicklung (ESP32)
- ESP32 als robustes Industrie-Gateway
- Serielle Kommunikation: 115200 Baud, COM6
- Protokoll-Übersetzung: String vom PC -> Digitalsignal für KUKA
- Watchdog und Auto-Reconnect für 24/7 Betrieb
Phase 3: Roboter-Anbindung (KUKA KRC4)
- Anbindung über digitale E/As der KRC4
- Roboter wartet auf Signal vom ESP32
- Bei
Pens >= 3-> KUKA löst Greifzyklus aus - Keine Änderung am KRL-Programm nötig, nur E/A-Abfrage
Phase 4: Test und Inbetriebnahme
- Testlauf auf echter Produktionslinie in Buchloe
- Beleuchtungs-Optimierung
- Dokumentation und Übergabe
- Technologie-Stack
- Software: C# .NET 8, Emgu CV (OpenCV Wrapper), Visual Studio
- Hardware: Industriekamera (USB), ESP32 DevKit, KUKA KR C4
- Protokoll: UART 115200 8N1
- Konzepte: Machine Vision, industrielle Kommunikation, Ingenieurmäßige Softwareentwicklung
- Ergebnis
- Zählung in < 200ms
- Direkte, stabile Verbindung ohne SPS-Zwischenebene
- Kostenersparnis: Keine teure Vision-SPS nötig, Standard-Hardware
- Video-Demo: [Link wird hinzugefügt]
- Nächste Schritte / Erweiterung
- Umstellung auf GigE Kamera
- Erweiterung auf Halcon / Deep Learning Zählung
- Anbindung via PROFINET statt E/A
Kontakt für ähnliche Projekte in Augsburg / Bayern: [adnanalahmad66@gmail.com] | [LinkedIn Profil] Keywords: C# Machine Vision, OpenCV, KUKA Anbindung, ESP32, Augsburg