Робототехническое зрение в промышленности: От зрения к само-программированию

Системы роботизированного зрения позволяют производителям обойти жесткие ограничения приспособлений и позиционирования традиционных промышленных роботов.

Эти ограничения возникают, потому что роботы обычно запускают тесно ограниченные, повторяемые программы для обеспечения последовательных выходов — подумайте о сварке кузова автомобиля или сборке компонентов на линии массового производства. Такие задачи оправдывают значительные предварительные затраты на настройку, которые окупаются через высокообъемные, повторяемые операции.

Когда разнообразие деталей, размер или объем делают точное приспособление непрактичным, роботизированное зрение предлагает альтернативу, которая все равно удовлетворяет высокоповторяющимся потребностям процесса. Сочетая передовое зрение с ИИ, роботизированное зрение может предоставлять возможности само-программирования, устраняющие ручное программирование и позволяющие реагировать в реальном времени на непредвиденные детали и позиции.

Где роботы используются сегодня

Роботы давно являются основой в автомобильной и других масс-маркет фирмах. Почти 40% североамериканских производственных роботов служат автомобильному сектору, где транспортные средства дороги, дорого производить, имеют большие размеры партий и претерпевают крупные изменения дизайна только каждые 5–7 лет.

Пока автомобильная и электроника отрасли двигали робототехнические достижения, традиционные роботы отставали в отзывчивости на разнообразные операции. Машинное зрение оснащает роботов сенсорикой в реальном времени, позволяя им распознавать ключевые объекты и манипулировать ими автономно.

Сегодняшние распространенные приложения — паллетизация, pick-and-place и автоматизированная сборка — все еще вращаются вокруг повторяющихся задач. Однако с ИИ промышленные роботы могут достичь гибкости квалифицированных человеческих рабочих, особенно выгодно для производителей с высокой вариативностью.

Как роботизированное зрение пробовалось до сих пор

Ранние попытки роботизированного зрения использовали статические изображения, радар, лидар и другие сенсоры. Прогресс в компьютерном зрении открыл пути для более автономных роботов.

Высокопрофильные примеры включают беспилотные автомобили, автономные мобильные роботы и роботов-«собирателей». Беспилотные автомобили используют карты, GPS и ситуационную осведомленность для навигации по дорогам, обрабатывая трафик, сигналы, пешеходов и препятствия. Tesla и другие бренды уже предлагают помощь в удержании полосы и функции безопасности, усиливающие возможности водителя.

Автономные мобильные роботы процветают на складах, доставке посылок и удаленном мониторинге. ИИ обрабатывает визуальные данные для идентификации целей; например, Doordash развертывает маленьких роботов-доставщиков для перевозки еды.

Складские роботы отлично справляются с переработкой материалов, упаковкой и сортировкой. Роботы-собиратели, такие как от Covariant, могут отличать объекты на конвейере для оптовой распределительной или розничной отгрузки — продвижение за пределами базовой переработки материалов, но все еще ограниченное не-процессами создания добавленной стоимости.

Для задач создания добавленной стоимости роботизированное зрение часто является частью все еще программных машинных структур, лишенных программирования в реальном времени относительно смеси деталей. Тем не менее, потребность в такой гибкости растет среди дефицита труда и давления на более высокую производительность.

Почему роботизированное зрение обеспечивает прорывы в само-программировании

Сочетание роботизированного зрения с специализированным ИИ — финальный шаг к по-настоящему автономным заводам.

В Omnirobotic мы разработали инфракрасные сенсорные системы, позволяющие роботам визуализировать и интерпретировать формы в реальном времени. Эти системы обеспечивают восприятие глубины и широкое поле зрения, генерируя цифровые представления деталей, форм и позиций, сравнимые с ментальной моделью квалифицированного рабочего. ИИ затем генерирует уникальные робототехнические движения на лету, устраняя традиционное программирование и позволяя роботам работать автономно независимо от разнообразия деталей.

Наша технология учитывает процессные ограничения, такие как требуемые типы инструментов, дистанции стойки и селективная поверхностная обработка.

Интегрируя идентификацию детали, параметры процесса и требования техники, наш ИИ может интерпретировать все необходимые данные для производства программирования в ближайшем к реальному времени через роботизированное зрение.

Любопытны о технологии Shape‑to‑Motion™? Посмотрите наше объясняющее видео ниже.

Как вы можете использовать роботизированное зрение для трансформации своей производительности

Что отличает робота, выполняющего одну задачу, от того, который может обрабатывать почти любую деталь?

Роботизированное зрение — фундамент, но настоящее само-мышление — решение о том, как выполнять операции — необходимо.

Пока специфические инструкции остаются необходимыми и определенные ограничения существуют, современные промышленные роботы приближаются к состоянию «настроил и забудь».

Этот сдвиг освобождает вашу команду для фокуса на переработке материалов, квалифицированных или творческих задачах и более качественных выходах, особенно для производителей с высокой вариативностью, сталкивающихся с дефицитом труда.

Мы называем это технологией Shape‑to‑Motion™. Свяжитесь с нами, чтобы узнать больше.

Omnirobotic предоставляет технологию само-программирования для роботов, позволяющую им видеть, планировать и выполнять критические промышленные процессы распыления и отделки. Команда Omnirobotic объединяет десятилетия опыта с передовой ИИ для доставки технологии Shape‑to‑Motion™, генерирующей уникальные робототехнические движения в реальном времени для каждой детали и требования. Узнайте о потенциальной окупаемости здесь.