Какова реальность видения роботов?

Роботизированное зрение или роботизированные системы с визуальным контролем - это новые средства, с помощью которых многие производители избегают ограничений по отсадке и позиционированию, присущих стандартным промышленным роботам.

Эти ограничения существуют, потому что робот, как правило, должен следовать ограниченной или точной программе, чтобы проводить повторяемый процесс с надежным выходом. Вы можете думать об этом как о сварке шасси автомобиля или помощи в сборке компонентов на линии массовой сборки - это точные и повторяемые операции, которые могут оправдать значительные и точные затраты на установку, при этом окупаясь.

Однако во многих сценариях разнообразие деталей или их размер и объем просто делают такую ​​точную отсадку непрактичной. Роботизированное зрение предлагает альтернативные средства для выполнения часто повторяющихся процессов. Благодаря специализированным технологиям в дополнение к возможностям машинного зрения, роботизированное зрение может также открыть дверь для «самопрограммируемых» решений, которые не просто преодолевают пределы существующих ограничений по отсадке, но фактически позволяют роботам реагировать в реальном времени, что никогда прежде не было детали и позиции - все с дополнительным преимуществом без ручного программирования .

Где сегодня используются роботы

Роботы обычно используются производителями автомобилей и другими фирмами массового рынка. По оценкам, почти 40% промышленных роботов в Северной Америке используются в автомобильном секторе. Эти роботы собирают автомобили и применяют производственные процессы к их деталям или конечному продукту.

Это работает для этого типа производителей, потому что автомобили 1) дороги для покупки, 2) дороги в производстве, 3) имеют большие объемы партий (существует множество моделей автомобилей, которые продают десятки или даже сотни тысяч единиц в год), 4) вносите серьезные изменения в конструкцию только каждые 5–7 лет.

Несмотря на то, как такие отрасли, как автомобилестроение и электроника, способствовали развитию различных видов робототехнических операций, сами роботы не стали столь же отзывчивыми к другим формам операций. Робот или машинное зрение пытались изменить это, давая роботам сенсорные возможности реагировать на окружающую среду в режиме реального времени или идентифицировать ключевые объекты и манипулировать ими в космосе.

В настоящее время большинство этих операций было довольно повторяющимся - подумайте об укладке на поддоны, подборе и размещении или автоматизированных операциях, когда робот должен идентифицировать и собирать или соединять небольшие части и компоненты в космосе. Эти приложения по-прежнему функционируют внутри. Однако благодаря новым применениям искусственного интеллекта промышленные роботы, использующие машинное зрение, могут стать такими же отзывчивыми, как и квалифицированные рабочие в промышленных условиях, что больше всего приносит пользу производителям широкого спектра.

Как до сих пор пытались использовать зрение роботов?

Были предприняты попытки получить зрение роботов с помощью статических изображений, радаров, лидаров или других формулировок, в то время как достижения в области компьютерного зрения также создали другие возможности для разработки более автономных роботов.

Самыми узнаваемыми формами видения роботов, которые мы видим сегодня в средствах массовой информации, являются беспилотные автомобили, автономные мобильные роботы и роботы-сборщики. Беспилотные автомобили, находящиеся в стадии разработки и постепенно повышающие свою безопасность, по сути, автономно функционируют на дорогах и шоссе.

Автономное вождение эффективно использует комбинацию карт, GPS и ситуационной осведомленности, чтобы оценить, где он движется и какие препятствия ему мешают, а также в целом помогает ориентироваться в различных проблемах движения, световых сигналах, знаках остановки, пешеходах, ограничениях скорости и объектах в дорога, чтобы добраться до места назначения. Эта технология уже доступна в таких автомобилях, как Tesla сегодня, и в автомобилях других производителей в виде помощи при движении по полосе и различных функций безопасности, которые расширяют собственные возможности водителя.

Что касается автономных мобильных роботов, они в основном используются на складах, а иногда и в сценариях доставки посылок или удаленного мониторинга (например, дрон). В этих ситуациях ИИ также используется для обработки общей визуальной информации и определения конкретных целей. Doordash уже начал развертывание небольших роботов-доставщиков, чтобы доставлять еду к месту назначения.

Различные складские роботы также считаются способными обрабатывать материалы и даже обеспечивать упаковку, в то время как роботы-сборщики, основанные на таких технологиях, как Covariant, позволяют роботам различать объекты на конвейере и упаковывать или сортировать их, будь то для оптовой продажи или розничной отгрузки. . Это делает шаг вперед с точки зрения видения роботов, потому что оно предназначено для различения различных типов деталей и их адекватной сортировки - большой шаг вперед, но все же ограниченный складскими приложениями, погрузочно-разгрузочными работами, а не добавленной стоимостью или ремесленным производством. процессы.

Для процессов с добавленной стоимостью зрение роботов использовалось по-разному, но они часто являются частью все еще программных машинных структур, которые не обязательно работают в режиме реального времени по отношению к программированию или смешиванию деталей. В то же время они нужны как никогда. Между социальным дистанцированием, кризисом выхода на пенсию бэби-бумеров и нехваткой квалифицированной рабочей силы среди молодых работников у компаний нет достаточного количества вариантов автоматизации, готовых поддерживать объем производства без увеличения затрат - для себя, клиентов и потребителей.

Почему Robot Vision делает возможным прорыв в самопрограммировании

Сочетание видения роботов с эффективным ИИ, ориентированным на конкретные процессы, - последний шаг к обеспечению реальной автономии фабрик и предприятий на рабочем месте.

В Omnirobotic мы создали системы инфракрасных датчиков, которые позволяют роботам визуализировать и интерпретировать формы, помещенные перед ними. Эта система обладает достаточной глубиной восприятия и полем зрения, чтобы создавать оцифрованные изображения различных деталей, форм и положений в производственной среде в той же степени, что и квалифицированный рабочий «в своей голове». Используя искусственный интеллект, наша система может затем генерировать уникальные движения робота в реальном времени, что сокращает традиционный процесс программирования и позволяет роботам работать автономно независимо от разновидности деталей или многих общих требований производителей.

Эта технология учитывает множество ограничений процесса. Например, для процесса распыления вам нужен определенный тип инструмента? Требуется ли зазор между инструментом и деталью? Есть ли только грани деталей, которые нужно покрасить?

После определения этих функций вы в конечном итоге получаете преимущества машинного зрения, которые используются непосредственно в процессе идентификации, интерпретации ориентации деталей и создания уникального движения робота для достижения этой цели. Все эти требования в конечном итоге требуют четкого «разделения труда» внутри ИИ, используемого для его обработки. Определяя параметры детали, процесса и техники, машины, наконец, могут фактически интерпретировать всю необходимую информацию, которая позволяет роботу осуществлять программирование в режиме, близком к реальному времени, с помощью зрения робота.

Конечно, увидеть - значит поверить, и такие вещи иногда звучат слишком хорошо, чтобы быть правдой! Если вы хотите полностью понять, как работает наша технология Shape-to-Motion ™, посмотрите видео ниже.

Как с помощью Robot Vision изменить вашу производительность

Итак, в чем разница между роботом, который выполняет одну работу, и роботом, который может обработать практически любую деталь, которую вы ему бросаете?

В общем, зрение робота - хорошее начало, но возможность думать самостоятельно о том, как выполнить операцию, имеет важное значение.

Конечно, по-прежнему требуются конкретные инструкции и определенные ограничения, которые необходимо преодолеть, но дело в том, что промышленные роботы ближе к тому, чтобы «установить и забыть», чем когда-либо прежде.

Более того, это также дает вашей команде больше гибкости, чтобы сосредоточиться на погрузочно-разгрузочных работах, других квалифицированных или даже творческих задачах и достичь более высокого качества и продуктивности с точки зрения результатов, чем когда-либо прежде, а также преодолеть ограничения и барьеры, которые возникли в связи с высокой степенью смешанности. производителей с точки зрения поиска квалифицированной рабочей силы в последние годы.

Вы можете назвать это «абсолютной победой», но нам нравится называть это технологией Shape-to-Motion ™. Свяжитесь с нами сегодня, чтобы узнать больше.

Omnirobotic предоставляет роботам технологию самопрограммирования, которая позволяет им видеть, планировать и выполнять важные промышленные процессы распыления и отделки. Команда Omnirobotic сочетает многолетний опыт с новыми возможностями искусственного интеллекта, чтобы обеспечить это с помощью так называемой технологии Shape-to-Motion ™, которая генерирует уникальные движения робота в реальном времени для каждой детали и конкретных требований. Посмотрите, какую окупаемость вы получите здесь .