KI-Vision wird zum intelligenten Wächter im Labor, SingTown Technologie ermöglicht Reaktionsgefäßerkennung und Sicherheitsprüfung.

Auf automatisierten Laborproduktionslinien müssen Roboterarme häufig Reaktionsgefäße automatisch erkennen, lokalisieren, aufnehmen und platzieren. Herkömmliche Erkennungsmethoden können den Zustand der Reaktionsgefäße und Flüssigkeitsveränderungen nur schwer gleichzeitig erfassen, insbesondere bei hohen Temperaturen oder Spritzern, was leicht zu Erkennungsfehlern führen kann.

Daher setzen Hersteller von Laborautomatisierungsgeräten auf die OpenMV-Intelligente Kamera von SingTown, um ein maschinelles Bilderkennungssystem aufzubauen. Dies ermöglicht die präzise Identifizierung und Zustandsüberwachung von Reaktionsröhren in einem Arbeitsraum von 600×600×400 mm und gewährleistet so die Stabilität und Sicherheit der Roboterarmoperationen.

Der Laborautomatisierungsgerätehersteller hat auf Basis der SingTown OpenMV-Intelligenzkamera ein Reaktionsröhrchen-Erkennungssystem entwickelt, das Technologien wie KI-Bilderkennung, maschinelle Bildverarbeitungspositionierung und dynamische Anomalieerkennung integriert.

Die Kamera ist etwa 400–500 mm über dem Arbeitsbereich des Roboterarms fixiert. Am Rand positioniert, kann sie in Echtzeit Bilder des Reaktionsröhrchenhalters erfassen und mithilfe von Template-Matching, Kantenerkennung und Deep-Learning-Algorithmen die Bohrungen im Reaktionsröhrchenhalter einzeln prüfen, um automatisch zu erkennen, ob ein Fallen, Kippen oder Bruch vorliegt.

Gleichzeitig kann das System durch Helligkeitsveränderungen und einen Algorithmus zur Erkennung von Hochtemperaturmerkmalen feststellen, ob in den Reaktionsröhrchen Hochtemperaturflüssigkeit verspritzt wird, und sofort ein Alarmsignal ausgeben. Die Erkennungsergebnisse werden über serielle Schnittstelle oder Bus an die Hauptsteuerungseinheit des Roboterarms übertragen, um Aktionen wie Aufnehmen und Verwerfen zu steuern, wodurch intelligente Sortierung und sichere Zusammenarbeit ermöglicht werden.

Das gesamte System arbeitet stabil unter komplexen Lichtverhältnissen und bei Glasreflexionen mit einer Erkennungsgenauigkeit von über 98%. Diese Lösung verbessert signifikant das Intelligenzniveau und die Betriebssicherheit von Laborautomatisierungsgeräten.