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如何通過機(jī)器人與先進(jìn)機(jī)器視覺的結(jié)合來應(yīng)對(duì)復(fù)雜的自動(dòng)化挑戰(zhàn)

聚焦視覺引導(dǎo)機(jī)器人(VGR)

我們都看過機(jī)器人在幾乎沒有人工干預(yù)的情況下快速組裝汽車的視頻。像這樣的工業(yè)機(jī)器人降低了幾乎每個(gè)制造領(lǐng)域的成本并提高了生產(chǎn)率,但它們有一個(gè)主要缺點(diǎn)——它們無法“看見”。

  我們都看過機(jī)器人在幾乎沒有人工干預(yù)的情況下快速組裝汽車的視頻。像這樣的工業(yè)機(jī)器人降低了幾乎每個(gè)制造領(lǐng)域的成本并提高了生產(chǎn)率,但它們有一個(gè)主要缺點(diǎn)——它們無法“看見”。它們被編程為一遍又一遍地重復(fù)完全相同的動(dòng)作,它們無法檢測(cè)和操作形狀、大小和顏色不一或者相互接觸和疊放的物體。因此,如果產(chǎn)品發(fā)生變化或有新產(chǎn)品被加入生產(chǎn)線,則必須對(duì)機(jī)器人進(jìn)行重新編程。如果產(chǎn)品組件通過傳統(tǒng)的料斗和振動(dòng)臺(tái)輸送到生產(chǎn)線上,則必須對(duì)振動(dòng)送料機(jī)進(jìn)行改造。

  應(yīng)對(duì)混亂狀況

  現(xiàn)在,由先進(jìn)機(jī)器視覺引導(dǎo)的新一代機(jī)器人正在使機(jī)器人能做的遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止是批量生產(chǎn)中常見的重復(fù)性任務(wù)。在更小、更強(qiáng)大、更便宜的相機(jī)和其他視覺傳感器、越來越復(fù)雜的機(jī)器人算法和帶有機(jī)器視覺特定硬件加速器的處理器的推動(dòng)下,這些視覺引導(dǎo)機(jī)器人 (VGR) 系統(tǒng)正在迅速改變制造和履行過程。

  VGR 使機(jī)器人適應(yīng)能力更強(qiáng),并且更容易在頻繁推出新產(chǎn)品且生產(chǎn)周期短的行業(yè)(包括醫(yī)療設(shè)備和藥品制造、食品包裝、農(nóng)業(yè)應(yīng)用、生命科學(xué)等)中實(shí)施。[1]

  例如,一家在中國(guó)運(yùn)營(yíng)一個(gè)大工廠的全球領(lǐng)先汽車制造商使用 Teledyne DALSA 的 GEVA 1000 視覺系統(tǒng)來確保兩條裝配線上的機(jī)器人牢牢地抓住零件,將它們放置在快速移動(dòng)的傳送帶上。過去,零件是人工手動(dòng)提放的。自動(dòng)化將生產(chǎn)力提高了大約六倍。像這樣的系統(tǒng)適用于雜亂不可避免或消除成本太高、或者生產(chǎn)線速度對(duì)工人來說太快的環(huán)境。先進(jìn)的系統(tǒng)甚至可以解決可能最具挑戰(zhàn)性的 VGR 應(yīng)用程序,即從工廠和配送中心(例如亞馬遜的大型自動(dòng)化執(zhí)行中心網(wǎng)絡(luò))的箱子中抓取大小、形狀和重量不同的、隨機(jī)分布的物體。

  無序抓取

  機(jī)器人從箱子中無序抓取零件是極具挑戰(zhàn)性的,因?yàn)?VGR 系統(tǒng)必須在混亂的環(huán)境中定位和抓取特定零件。當(dāng)機(jī)器人從箱子中取出零件時(shí),其他零件可能會(huì)不斷移動(dòng)位置和轉(zhuǎn)變方向。系統(tǒng)必須識(shí)別正確的物體,確定拿起它們的順序,并計(jì)算如何在不與其他物體或箱壁碰撞的情況下抓住、提起和放置它們。這需要高性能機(jī)器視覺硬件、復(fù)雜的軟件和足夠強(qiáng)大的計(jì)算能力來實(shí)時(shí)處理大量視覺數(shù)據(jù)。

  無論是帶有集成視覺處理器的緊湊型智能相機(jī)(Teledyne DALSA 的 BOA Spot)還是復(fù)雜的激光和紅外傳感器以及高分辨率、高速相機(jī),都可以作為機(jī)器視覺硬件。

  3D 視覺怎么樣呢?

  VGR 系統(tǒng)通常使用不止一種類型的傳感器來構(gòu)建 3D 圖像。例如,帶有 3D 區(qū)域傳感器的機(jī)器人可以定位并抓取箱中隨機(jī)放置的零件。然后 2D 攝像頭即時(shí)檢測(cè)每個(gè)零件的方向,以便機(jī)器人可以將它們正確地放置在傳送帶上。

  一些 VGR 系統(tǒng)通過將3D 飛行時(shí)間 (ToF) 掃描和快照 3D 圖像捕獲相結(jié)合,與單獨(dú)使用掃描系統(tǒng)相比,它們獲得的分辨率可以處理更廣泛的對(duì)象,但不需要像傳統(tǒng)快照相機(jī)系統(tǒng)那樣移動(dòng)相機(jī)。ToF掃描測(cè)量激光發(fā)出的光在相機(jī)和物體表面之間傳播所需的時(shí)間以確定物體深度,具有在任何光照條件下工作的優(yōu)勢(shì)。

  結(jié)構(gòu)光 3D 系統(tǒng),例如微軟用于視頻游戲的 Kinect 傳感器,在物體上投射不可見的紅外光圖案,然后通過使用 2D 攝像頭檢測(cè)該光圖案的失真來生成 3D 深度圖像。此過程可用于揀選箱中多個(gè)物體的 3D 映射。

  強(qiáng)大的硬件和算法

  這些先進(jìn)的視覺系統(tǒng)能夠使用FPGA處理器和專用集成電路 (ASIC) 等硬件加速器處理大量數(shù)據(jù)。這使他們可在生產(chǎn)線上和訂單執(zhí)行應(yīng)用程序中處理數(shù)千個(gè) SKU。

  高級(jí) VGR 系統(tǒng)的一個(gè)關(guān)鍵組成部分是算法,它能防止機(jī)器人及其手臂末端抓取工具與箱側(cè)或其他物體碰撞。這種避免干擾的軟件必須非常強(qiáng)大,因?yàn)槊看螐南渲腥〕鑫锲窌r(shí),都需要規(guī)劃不同的路徑,而且零件通常是堆放在一起、難以分清的。

  展望未來

  越來越多的 VGR 軟件(包括與機(jī)器人和傳感器無關(guān)的開源機(jī)器人操作系統(tǒng) (ROS))將使機(jī)器人集成商能夠更快、更輕松地提供 VGR 系統(tǒng),并引入新的、更強(qiáng)大的、可用的傳感器。

  與此同時(shí),機(jī)器視覺和機(jī)器人供應(yīng)商正在密切合作,使 VGR 更易于使用。例如,機(jī)器視覺供應(yīng)商開發(fā)了工具,使工程師可以更輕松地為機(jī)器人單元建模和優(yōu)化傳感器。他們還在開發(fā)易于最終客戶使用的基于 Windows 的 VGR 系統(tǒng)。

  由于這些創(chuàng)新,現(xiàn)在,消費(fèi)電子產(chǎn)品(電路板級(jí)別以上的)和亞洲其他輕型組裝中近 50%的機(jī)器人使用VGR。隨著隨機(jī)揀選技術(shù)迅速成為一種靈活、易于理解和可互換的商品,中小型公司如果希望減少人工干預(yù)、提高安全性和質(zhì)量以及生產(chǎn)力,便可以使用它。


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