KUKA LBR MED 7 R800

Der LBR Med von KUKA ist auf die spezifischen Roboteranforderungen in der Medizintechnik zugeschnitten. Es dient als Roboterkomponente zur Integration in medizinische Geräte. Dieser Roboter wurde durch das „IECEE CB Scheme“ zertifiziert, das die Einhaltung von Sicherheits- und Qualitätsstandards überprüft.

Um das CB-Testzertifikat zu erhalten, musste der Leichtbauroboter LBR Med medizinische Anforderungen erfüllen und internationalen Standards wie IEC 60601-1:2016 und IEC 62304:2006 (First Edition) + A1:2015 entsprechen. Dazu gehörten strenge Tests sowohl der Hardware als auch der Software der 7- und 14-Kilogramm-Nutzlastvarianten. Die Bewertung stellte auch die Einhaltung der Sicherheitsanforderungen für medizinische Elektrogeräte sicher. Akkreditierte zertifizierte Stellen führten die Inspektionen während des gesamten Softwareentwicklungslebenszyklus durch.

Merkmale:

• Präzision : Für präzises Arbeiten sind keine zusätzlichen Kalibrierungsgeräte erforderlich. Integrierte Mastering-Sensoren ermöglichen eine autonome Kalibrierung und erreichen eine beeindruckende Wiederholgenauigkeit im Bereich von ±0,1 mm bis ±0,15 mm.

• Sicherheit : Das LBR Med setzt mit spezieller Hardware und Software hohe Sicherheitsstandards. Es verarbeitet kritische Daten, darunter Encodersignale, Kraft-/Drehmomentsensoren, Sicherheitskreise, Einzelfehlersicherheit, sicherheitsbewertete Schnittstellen und konfigurierbare Sicherheitsereignisse. Damit eignet es sich hervorragend für Anwendungen in der Medizintechnik.

• Empfindlichkeit : Der LBR Med verfügt über redundante, integrierte Drehmomentsensoren. Es kann äußere Kräfte erkennen und entsprechend programmierbarer Systemeinstellungen reagieren. Diese Empfindlichkeit ist wertvoll für Aufgaben wie manuelle Führung, Teleoperation mit haptischer Unterstützung, Schwerkraftkompensation, Anwendung vordefinierter Kräfte während der Bewegung oder adaptive Reaktionen auf Prozesskräfte. Darüber hinaus ermöglichen die integrierten Sensoren eine sichere Kollisionserkennung und erleichtern so die Mensch-Roboter-Kollaboration (MRC).