Революция в промышленной автоматизации: Передовые 3D-визорные технологии для роботов

По мере того как больше отраслей приходят к терминам с необходимостью роботов в своих операциях, количество установленных во всем мире промышленных роботов испытает положительный рост в ближайшие пять лет. С этим развивающимся интересом в автоматизации приходят больше инвестиции в R&D. Результат — более lean роботизированные системы с более передовыми компонентами. Растущий тренд для роботизированных ячеек — 3D автоматическое зрение. Эта технология позволяет роботу идентифицировать позицию, размер, глубину и цвет объекта. Сектора вроде логистики, переработки пищи, биомедицины и производства находят способы автоматизировать свои процессы используя визуальные компоненты.

Каковы различные подходы к 3D зрению?

Технология зрения не «один размер подходит всем». Определенные факторы такие как приложение, оборудование, продукт, среда и бюджет определят, как интегрировать зрение в процесс. Нет стандарта когда речь идет о настройке real-time 3D изображения в роботизированной системе. Однако есть несколько стандартных техник, используемых экспертами по интеграции зрения, каждая адаптированная для блага специфических задач. Эти техники: стереозрение, time-of-flight (TOF), лазерная триангуляция и структурированный свет.

Лазерная триангуляция

Объекты проходят через луч света, излучаемый лазерным сканером. Камера, позиционированная под специфическим углом, записывает изображение лазерной линии как предмет проходит через, искажая луч и создавая профиль объекта.

Структурированный свет

Проектор создает тонкую полосу света для проецирования паттерна на объект. Камеры с разных углов наблюдают различные изогнутые линии от света для разработки 3D изображения объекта.

Time of Flight (ToF)

Камера использует высокомощный лазерный сканер для излучения света, отраженного от объекта обратно к изображению сенсору. Расстояние от камеры к объекту рассчитывается на основе задержки времени между переданным и полученным светом.

Стереозрение

Роботизированная система использует две камеры для записи одного и того же 2D вида объекта, взятого с двух разных углов. ПО затем использует установленную позицию двух камер и сравнивает соответствующие точки в двух плоских изображениях для идентификации вариаций и производства изображения.

Какие приложения используют 3D роботизированное зрение?

Есть потребность для современного промышленного робота детектировать объекты, распознавать детали и хватать компоненты под правильным углом. Пока традиционные роботы идеальны для локализации деталей последовательно, современная робототехника может координировать коррекции для детектирования где находится деталь. Вместо целой производственной линии приходящей в остановку потому что последующие действия не в неопределенном порядке, система быстро распознает изменение и адаптируется к нему. В результате, массив промышленных приложений по отраслям инвестируют в 3D роботизированное зрение. Эти включают логистику, переработку пищи, биомедицину, производство и автопром. С так многими секторами автоматизирующими, использование технологии зрения расширяется в новые территории. Депаллетизирующие приложения используют 3D компоненты зрения для сканирования паллет, заполненных различными типами коробок отгрузки для сортировки. Они используют сканеры для отправки изображения в ПО для позволения роботу детектировать типы коробок на основе текстурных паттернов и отправки их в обозначенные зоны. Пищевой перерабатывающий завод использует мультиспектральную технологию зрения и специальное освещение для инспекции продукта и детектирования порчи. Приложения, традиционно использовавшие технологию зрения, апгрейдятся к более инновационному оборудованию. Авиакосмическая компания заменила традиционные инструменты инспекции 3D сканированием для инспекции лопаток турбин на несовершенства, сокращая время инспекции с 18 часов до 45 минут. Технология зрения продолжит расширяться, с будущими трендами предсказанными в логистических приложениях, мультиспектральном машинном зрении, адаптации использующей машинное обучение с 3D зрением и жидких линзах для позволения более точных изображений из больших расстояний.

Критические подсистемы и компоненты для визорных приложений

Наиболее координированные системы автоматизации имеют более одного автоматизированного контрольного системы и компонентов, интегрированных для создания эффективной сборки ячейки. Когда речь идет о включении передовых 3D опций зрения вроде отслеживания объекта, профилирования продукта и bin picking в процессную линию, система должна генерировать 3D данные изображения. Использование 3D зрения в роботизированных системах требует интеграции различных компонентов для облегчения адекватного питания, real-time обработки и безопасности. Еще один критически важный компонент успешной автоматизации — коммуникационная способность. Хорошая практика в цифровую эру — иметь порты подключения для цифрового соединения системы с другими кусками оборудования для обмена данными. Наступающие робототехнологии облегчают Wi-Fi связь для той же цели. На стадии дизайна, проведение исследования оценки рисков — единственный способ идентифицировать и устранить проблемы из системы, которые могли рисковать неисправностью. 3D-визорный робот может безопасно остановить оборудование для предотвращения травмы и ущерба оборудованию. Если покупатели инвестируют в исследование и авансовое планирование, результат будет гибким и легким в использовании автоматизированным системой.

Заключение

Современное производство требует больше из меньшего, с более lean производственными линиями, нуждающимися давать больший выход. Влияние роботизированного зрения продолжит расширяться в разные производственные зоны и находить совершенно новые способы улучшения автоматизированных процессов. Ожидайте больше 3D визуальных компонентов стать общими в автоматических системах в будущем.