Шаг 5: Бесшовная интеграция кобота — машинное зрение: стоит ли?

Машинное зрение: стоит ли внедрять?

Для тех, кто не сделал первый шаг к внедрению 2D, 2.5D или 3D зрения в производство, это может пугать. Как начать и на каком процессе?

Ответ прост. Сделайте первый правильный поворот и спросите себя: «Есть ли у вас сотрудники, физически выполняющие контроль качества регулярно?»

Почему начать с этого? Потому что каждый цех должен проводить какой-то ОТК — универсальная задача, часто выполняемая вручную штангенциркулем или на КИМ (CMM). Зрение сегодня проще, чем когда-либо, благодаря скорости эволюции ИИ. Она быстрее, чем мы успеваем за ней уследить. Также учтите, как агрессивно OEM-производители систем зрения должны быть, чтобы держать шаг с технологиями перед конкурентами.

Сегодня конечные пользователи автоматизации требуют более простых, удобных решений от OEM зрения. Так что перед тем как сказать, что зрению нет места в ваших процессах — подумайте снова.

Вернемся к вопросу: «Есть ли сотрудники, физически проводящие ОТК регулярно?» Подумайте о времени: ручной захват детали, измерение штангенциркулем, документирование в журнал, повторение ganzen дня. Сколько брака произведено за время измерения, документирования и возврата?

Теперь рассмотрим КИМ. Оператор берет деталь, идет в климатизированную зону ОТК, устанавливает на КИМ. Даже если КИМ уже настроен, время на позиционирование, запуск, анализ, возврат к станку для корректировки — значительно. Сколько деталей и материала будет списано, если деталь вне допуска?

Теперь представьте: робот берет деталь и инспектирует её 2D или 3D системой зрения. Как быстро пройдет процесс? Простои, перепрограммирование, корректировки для допусков — измеримое негативное влияние на ROI. Постоянные проверки ОТК — всегда дебет к себестоимости. А ценностные задачи, которые мог бы делать оператор, пока зрение проверяет детали? Все факторы складываются в упущенную прибыль.

Но это не всё!

Что, если система зрения может собирать и анализировать матрицу данных детали и вместо остановки/аварии автоматически корректировать ПЛК станка? Это называется оптимизацией процесса, и лучшее — вам не нужно быть там, чтобы знать о корректировках. Вы увидите это в отчете данных утром, после кофе.

Различия между 2D и 3D зрением

Множество сервисов, которые могут оптимизировать 2D и 3D системы; чаще всего — вышеуказанный ОТК. Зрение также может: управление запасами, навигация роботов, манипулирование материалами, верификация сборки, распознавание/идентификация, упаковка, бин-пикинг в структурированных и неструктурированных средах с разнообразными объектами (разные размеры деталей на одном конвейере/в ящике). И не забывайте абсолютный сбор данных в реальном времени. Производители используют реальные данные для стратегических решений, чтобы оставаться конкурентоспособными, и заказчики всё чаще требуют делиться данными для истории производства. Много приложений, быстро реализуемых через оптимизацию процесса, с позитивным эффектом на пропускную способность. Итак, определившись с задачей, спросите: «Какая степень зрения最大程度 выгодна для этой работы?»

2D зрение обычно быстрее 3D из-за алгоритмов, обработки данных, захвата изображения. Однако 3D лучше на сложных геометриях глубины. 2D может делать сложный бин-пикинг случайных деталей и класть на конвейер в определенной ориентации; но 3D лучше, если нужны множественные касания и движения, особенно для нежных деталей. 2D справляется с случайными размерами/формами на конвейере, но если значительная глубина — 3D лучше. Если жизненный цикл задания фиксированный с большими объемами, 3D обычно ответ, так как лучше применяет цвет для дифференциации деталей.

Человеческое зрение vs Машинное зрение

Человеческое зрение лучше для качественной интерпретации неструктурированных/сложных сцен. Глаза ограничены по размеру — ограниченное поглощение света и частот. Зрачок мал, хоть и меняется при яркости, но в основном ограничен. Ретина принимает изображение. Сенсорный вход через ретину в зрительную кору мозга. Кора парсит информацию невероятной скоростью для распознавания объектов. Но глаз не может накапливать свет длительно для усиления слабых/далеких изображений, и не может хранить изображение для будущего referencia.

Напротив, машинное зрение превосходно в количественном измерении структурированной сцены благодаря скорости, точности, повторяемости. Поэтому линия с зрением может инспектировать и идентифицировать тысячи деталей в минуту. Именно поэтому машинное зрение работает в высоком разрешении, распознавая детали в объектах, слишком малых для человеческого глаза.

Зрение снижает производственные затраты

Логично: устранение человеческого фактора при тестировании, манипулировании, наблюдении за несоответствиями предотвращает повреждения и снижает время/затраты ТО на механические компоненты. Доказано: машинное зрение добавляет позитивный компонент безопасности, уменьшая участие людей, увеличивая операционные выгоды. Также предотвращает загрязнение чистых комнат людьми и защищает работников от опасных сред. Все это кумулятивно повышает пропускную способность — ключевой драйвер производства.

Интеграция зрения в ежедневное производство больше не на горизонте и не уйдет в ближайшее будущее. Машинное зрение пришло и интегрируется всё больше каждый день. Визионеры внедряют прогрессивное мышление. Прогрессивное мышление движет американским производством. Интеграция зрения как стандарта будет ничем иным.

Партнерство с провайдером зрения, ветераном ЧПУ-индустрии — умное прогрессивное мышление. Команда A+ Automation Absolute Machine Tools квалифицирована в 2D, 2.5D, 3D системах зрения через OEM: Cognex, Keyence, Omron и др. За информацией или помощью в выборе лучшего экономичного решения автоматизации — свяжитесь с нами сегодня на info@absolutemachine.com или звоните 800-852-7825. Мы — Absolute и мы здесь, чтобы помочь!

Узнайте больше о коботах OB7

Предыдущие статьи серии «Успешная реализация кобота»:

• Шаг 1: Кобот — лишь часть приложения
• Шаг 2: Какую роль играют интеграторы?
• Шаг 3: Как ставится работа? Это часть мастер-плана
• Шаг 4: Выбор правильного концевика
• Шаг 5: Зрение — стоит ли?
• Шаг 6: Нужен ли коботам техобслуживание как промышленным роботам?
• Шаг 7: Оценка рисков