Wie AlgaeBarn die Etikettierung von Verschlusskappen mit hauseigener Bildverarbeitung automatisierte
AlgaeBarn ersetzte manuelle „Sticker-Partys“ zum Aufsetzen von Kappen durch eine Zelle für unter 1.000 US-Dollar, die etwa 450 Kappen pro Stunde ausrichtet, ...
Bei AlgaeBarn, einem Hersteller von lebenden Aquakulturprodukten wie Copepoden und Phytoplankton in Colorado, benötigt jede der neun Produktlinien ein eigenes Etikett für den Flaschenverschluss. Jahrelang bedeutete das regelmäßige „Stickerpartys“: ein- bis zweistündige Einsätze, bei denen Mitarbeiter aus dem gesamten Unternehmen Etiketten von Hand ablösten und aufklebten. Die Treffen waren gesellig, hielten jedoch Bediener, Techniker und Ingenieure von ihren eigentlichen Aufgaben ab. Wenn der Vorrat an etikettierten Verschlüssen unerwartet ausging, musste die Produktion außerdem angehalten und Nachschub hergestellt werden.
AlgaeBarns hauseigene Etikettierzelle: Etikettenrolle, Aluminiumrahmen und Bildverarbeitungszähler auf dem Tisch für einwandfreie und fehlerhafte Verschlüsse.
Der Robotik- und Automatisierungsingenieur Akash Chinthamanipeta betrachtete die wiederholende Arbeit als Problem in der Fertigung und nicht als reine Beschaffungsaufgabe. Ziel war eine autonome Zelle, die jeden Verschluss ausrichten, das Etikett aufbringen, dessen Position prüfen und akzeptierte von abgelehnten Teilen sortieren konnte – ohne kontinuierliche Überwachung und bei gleichzeitig niedrigen Hardwarekosten und vollständiger Prozesskontrolle im eigenen Werk.
Warum selbst bauen statt kaufen?
Kommerzielle Etikettiermaschinen warfen zwei Fragen auf: Investitionskosten und geschlossene Logik. Viele Maschinen gehen davon aus, dass die Positionierung korrekt bleibt, sobald die Einrichtung stimmt. In einer laufenden Linie kann sich die Etikettenrolle oder das Trägermaterial jedoch bereits nach einigen hundert Zyklen verschieben, sodass sich der Ablösepunkt ausreichend verändert, um den nächsten Aufkleber falsch zu positionieren. AlgaeBarn wollte außerdem eine editierbare Maschinenlogik, damit sich die Zelle gemeinsam mit der Produktion weiterentwickeln konnte. Der Großteil der Mechanik wurde in SOLIDWORKS konstruiert; die direkten Hardwarekosten blieben unter 1.000 US-Dollar. Der Eigenbau ermöglichte es, jeden Verschluss zu prüfen, anstatt sich nur auf die anfängliche mechanische Einrichtung zu verlassen.
Von losen Verschlüssen zu geprüften Teilen
Ein Bediener schüttet lose Verschlüsse in einen Zuführlift. Ein Sensor überwacht die Zuführstrecke und aktiviert den Lift nur, wenn weitere Verschlüsse benötigt werden. Die passive Führung sorgt zugleich für die Ausrichtung: Richtig eingesetzte Verschlüsse gelangen weiter zur Etikettierstation, während umgedrehte Verschlüsse zurück in den Behälter fallen – ein separater aktiver Ausrichter ist dadurch nicht erforderlich.
Eine Ablage führt jeweils einen Verschluss zu. Ein KEYENCE-Laser bestätigt dessen Vorhandensein; anschließend betätigt die Steuerung einen Pneumatikzylinder, um das Teil zu positionieren. Reed-Schalter bestätigen dabei das Erreichen der Endposition, bevor der Ablauf fortgesetzt wird. Ein Getriebeschrittmotor führt die Etikettenrolle um eine Ablösekante, sodass sich der Aufkleber vom Trägermaterial löst. Ein vakuumunterstützter pneumatischer Applikator nimmt das Etikett auf und drückt es auf den Verschluss; auch dies wird durch einen Reed-Schalter bestätigt.
Die kantenbasierte OpenCV-Prüfung auf einem kamerabasierten Knoten der Raspberry-Pi-Klasse kontrolliert die Etikettenposition vor der Sortierung in akzeptierte und abgelehnte Teile.
Anschließend veröffentlicht die Steuerung eine MQTT-Nachricht an einen Raspberry-Pi-Kameraknoten. Eine kundenspezifische OpenCV-Routine nimmt das Bild auf, misst den Abstand zwischen den erkannten Kanten von Verschluss und Etikett und prüft die Positionierung innerhalb einer engen Toleranz. Das Ergebnis wird an die Steuerung zurückgesendet, und ein Roboter mit Saugnapf legt das Teil in den Behälter für akzeptierte oder abgelehnte Teile.
Ein Millimeter, der nie nur ein Millimeter war
Die größte Herausforderung bestand darin, die Etikettenrolle wiederholgenau an einer bestimmten Position anzuhalten. Ein früherer Antrieb befolgte zwar den Stoppbefehl, lief jedoch aufgrund gespeicherter Energie und Trägheit weiter – bisweilen fast einen Zoll, also rund 2,5 Zentimeter. Das reichte aus, um die nächste Positionierung zu ruinieren. Durch die Neuauslegung mit einem Getriebeschrittmotor des Typs NEMA 24 konnte die Steuerung eine feste Schrittzahl pro Etikett vorgeben und sauber anhalten. Die Lehre für Verpackungszellen ist aus der Praxis vertraut: Wiederholte Fehler im Submillimeterbereich werden bei mehreren hundert Zyklen pro Stunde zu Ausschuss.
Genauigkeit vor maximaler Geschwindigkeit
Die fertige Zelle verarbeitet etwa 450 Verschlüsse pro Stunde – ausreichend für den Bedarf von AlgaeBarn. Der Durchsatz war der unbeaufsichtigten Qualität untergeordnet. Ein Bediener füllt Verschlüsse ein, startet die Maschine und wendet sich anschließend anderen Aufgaben zu. Ein leerer Vorrat oder andere Fehler stoppen die Zelle und lösen eine Warnung aus, anstatt unsichere Produkte zu erzeugen. In einem Versuch mit 100 Verschlüssen erfüllten 98 Teile die Positionierungstoleranz; zwei wurden wegen kleiner Positionsabweichungen bei bewusst konservativ festgelegten Grenzwerten abgelehnt.
Das Projekt dauerte neben anderen Automatisierungsarbeiten etwa vier Monate. Es beendete die regelmäßigen Stickerpartys – auch wenn einige Bediener scherzhaft sagten, ihnen fehle die Gesprächszeit – und soll voraussichtlich jährlich etwa 40.000–50.000 US-Dollar an Arbeitskosten und vermiedenen Unterbrechungen einsparen. Die übergreifende Erkenntnis für kleinere Hersteller lautet, mit einem konkreten betrieblichen Bedarf zu beginnen, Zeit und Budget am Nutzen auszurichten und zuverlässige Rückmeldungen sowie wiederholbare Qualität einer möglichst schnellen Katalogmaschine vorzuziehen. Verwandte Verpackungs- und Steuerungsaufbauten stehen häufig neben SPS- und PAC-Systemen sowie Sensorik wie Honeywell-Instrumentierung, wenn Werke dieselbe Zelle später erweitern.
Über den Autor
Akash Chinthamanipeta | Robotik- und Automatisierungsingenieur – AlgaeBarn
Akash Chinthamanipeta ist Robotik- und Automatisierungsingenieur bei AlgaeBarn in Commerce City, Colorado. Er hat einen Masterabschluss in Maschinenbau von der University of Colorado Boulder mit Schwerpunkt auf Robotik und Steuerungssystemen.