Пошаговое руководство: развертывание Bin Picking Studio с аддоном ABB Robotics
11 декабря 2025 года мы объединили усилия с ABB Robotics для эксклюзивного вебинара «Освоение сложной автоматизации с 3D робототехникой, управляемой зрением».
Цель — продемонстрировать крупный скачок в промышленной автоматизации: рушение традиционных стен между продвинутыми 3D системами зрения и роботизированными ячейками.
Годами производители просили единый подход к робототехнике с управлением по зрению — такой, который устраняет сложность и ускоряет развертывание. Мы ответили на этот вызов, интегрировав Locator Studio и Bin Picking Studio напрямую в экосистему ABB Robotics One и контроллер OmniCore.
В руководстве ниже мы пройдем через технические специфики этой интеграции. От аппаратных соединений до финального мастера блочного программирования.
Вот точно, как запустить ваше первое AI-приложение для контейнерного подбора с новым аддоном Photoneo для ABB.
1. Основы аппаратного подключения
Фундамент надежного приложения начинается с физической настройки. Сначала выберите подходящий сканер для вашей сцены: используйте PhoXi 3D Scanner для статичных сред или MotionCam-3D, если применение включает динамические сцены или требует мешинга области прямо перед роботом.
Далее подключите промышленный ПК с лицензией Locator или Bin Picking Studio. Этот ПК имеет шесть специфических Ethernet-портов. Необходимо подключить Порт 1 для связи с роботом и Порт 2 для интернет-соединения. Порты 3–6 зарезервированы для сканирующих устройств.
2. Установка аддона
Установка — быстрый 7-минутный процесс, обрабатываемый прямо на контроллере робота. Скачайте установочный пакет с сайта Photoneo на флешку и вставьте в ABB FlexPendant.
Перейдите в Controller Software в главном меню, выберите Install new add-in и выберите пакет Photoneo.
Самый критичный шаг здесь — выбор правильного шаблона, соответствующего вашей физической конфигурации.
Конфигурация Hand-eye (слева), Extrinsic конфигурация (справа)
Если камера установлена на стойке, выберите Extrinsic Setup (выбирая «Basic» для одиночных устройств или «Multiple Vision» для множественных). Если камера на фланце робота — выберите Hand-Eye Setup. Для hand-eye можно указать, должен ли робот останавливаться для сканирования («Multi-view Static») или сканировать в движении («Multi-view Dynamic»).
Процесс установки прост и занимает около 7 минут — как раз время выпить кофе.
- Скачать и сохранить: Скачайте установочный пакет с сайта Photoneo и сохраните на флешку.
- Вставить USB: Вставьте флешку в USB-порт ABB FlexPendant.
- Выбрать аддон: Главное меню ABB -> Controller Software -> Install new add-in.
- Установить: Выберите аддон Photoneo и нажмите «Next».
- Выбрать шаблон: Это критично. Выберите шаблон, соответствующий физической настройке:
3. Сетевая конфигурация
После установки новая иконка Photoneo появится в главном меню ABB. Открытие покажет настройки сети, где можно переключаться между публичными или приватными сетями.
Система идет с предопределенными адресами для визуального контроллера и робот-системы (обычно через порт управления или карту DSQC 1100 I/O).
Если нужно ввести кастомные IP-адреса, система сразу их валидирует, мигающая зеленая кнопка «Save» указывает на успех.
Для приватных сетей функция «Redirect to Photoneo Server» позволяет управлять и роботом, и ПО Photoneo из единого интерфейса.
После установки откройте новую иконку Photoneo в главном меню ABB. Вы увидите три секции:
- Manual (слева): Руководство для быстрого старта.
- Network Settings (центр):
- Можете выбрать Public или Private сети.
- Адреса предопределены для визуального контроллера и робот-системы (ожидают подключения к порту управления или карте DSQC 1100 I/O).
- Если меняете IP, система валидирует; кнопка «Save» мигает зеленым при успехе.
Redirect to Photoneo Server (справа): Мощная фича для приватных сетей, дающая полный контроль над функциями робота и ПО Photoneo в одном месте.
4. Настройка Bin Picking Studio (BPS)
С активной сетью переходите к Bin Picking Studio для определения логики приложения.
Начните с создания New Solution с уникальным ID, затем определите железо: выберите модель робота, загрузите CAD-модель захвата (STL под 1МБ) и установите Tool Center Point (TCP). Также определите метод захвата здесь, включая векторы приближения и линейные пути.
Выбор роботов в Bin Picking Studio
Далее настройте зрение и окружение. Добавьте систему зрения и выберите нейросеть для детекции объектов.
Во вкладке Environment можно импортировать STL-модели рабочей ячейки для определения объектов коллизии и запуска тестовых сканов для верификации, что точечное облако выравнивается с цифровой моделью робота.
Наконец, под Settings можно тонко настроить приоритеты подбора и включить «Automatic Snapshots» для помощи в устранении неудачных подборов.
Быстрый пошаговый обзор:
Шаг A: Проект и железо
- New Solution: Создайте проект с Unique ID (используется робот-программой для вызова этого конкретного решения).
- Robot: Выберите имя робота, alcance и полезную нагрузку.
- Gripper: Загрузите CAD-модель (STL файл под 1МБ), определите Tool Center Point (TCP) и установите инвариантность.
- Grasping Method: Определите этапы пути (например, Approach, Linear Path, Position Tolerance). Можно триггерить предопределенные робот-рутины здесь.
Шаг B: Зрение и окружение
- Vision System: Добавьте до четырех систем. Настройте тип калибровки, ID сенсора и профиль сканирования.
- Localization: Выберите нейросеть для детекции объектов и первоначального размещения точки захвата.
- Environment:
- Scene: Установите объекты коллизии (простые формы или импортированные STL рабочей ячейки).
- Robot: Двигайте робота, видите текущие позиции, устанавливайте пределы осей.
- Vision: Запустите скан для верификации, что точечное облако выстроилось с моделью робота.
- Settings: Тонко настройте приоритет подбора, пределы углов и параметры коллизии. Совет: Включите «Automatic Snapshots» для неудачных действий для помощи в troubleshooting.
Шаг C: Развертывание
- Production Mode: Полностью готов к операции; принимает запросы прямо от робота.
- Simulation Mode: Симулирует движения робота используя реальные или симулированные данные. Отлично для тестирования пределов суставов и дизайна захвата.
5. Робот-программа и калибровка
Теперь модифицируйте программу робота под ваше приложение.
Перед запуском системы нужно скорректировать внутреннюю программу робота. Сначала включите файрвол в RobotStudio, специально для «Rapid Sockets» в приватной сети, и перезагрузите контроллер.
Затем нужно научить робота специфическим физическим позициям. Используя правильный Work Object и Tool, подвигните робота для определения Home, Start Bin Picking и End Picking позиций.
Также нужно отобразить сигналы открытия/закрытия захвата на рутины AttachGripper и DetachGripper.
Для калибровки поместите подходящий инструмент в рабочую область — шар для extrinsic-настроек или маркерный паттерн для hand-eye.
Маркерный паттерн
Рутина CalibPositions содержит девять целевых позиций. Скорректируйте эти цели, чтобы система зрения имела четкий вид маркера в каждой позе без коллизий. Запустите калибровочную рутину и убедитесь, что финальный результат под 2 мм.
- Файрвол (Критично):
- Включите файрвол в RobotStudio.
- Включите файрвол для Rapid Sockets в приватной сети.
- Перезагрузите контроллер робота.
- IP-конфигурация: В веб-приложении Photoneo введите правильные IP-адреса для робота и визуального контроллера.
- Tool & Load Data: Введите вручную или запустите сервисную рутину LoadIdentify.
- Научить цели: Подвигните робота (используя правильный Work Object и Tool) для обучения:
- Home Position.
- Start Bin Picking Position.
- End Picking Position.
- Сигнальная логика: Отобразите сигналы захвата (открытие/закрытие) на рутины AttachGripper и DetachGripper.
Калибровочная рутина
- Подготовка: Поместите калибровочный инструмент (Маркерный паттерн для Hand-Eye, Шар для Extrinsic) в рабочую зону.
- Научить позиции: Рутина CalibPositions имеет девять целей. Скорректируйте их, чтобы система зрения видела маркер в каждой позе без коллизии.
- Запуск калибровки: Запустите калибровочную рутину Photoneo на роботе.
Проверка результата: Цель — результат под 2 мм.
6. Мастер: Блочное программирование
Вам не нужны глубокие навыки программирования.
Финальный шаг — построение логики приложения с помощью Мастера блочного программирования, устраняющего необходимость сложного кодирования. Вы увидите блоки, помеченные HE (Hand-Eye) или X (Extrinsic).
Стандартный рабочий процесс начинается с Блока инициализации (содержащего IPs и домашние позиции), за которым следует While Loop с аргументом TRUE для непрерывной работы. Внутри цикла просто складываете необходимые действия: Блок сканирования для локализации, Блок подбора для захвата детали и Блок размещения для освобождения.
Блок размещения даже включает параметр «Approach», автоматически вычисляющий безопасную позицию 100 мм над точкой сброса. После расстановки блоков просто нажмите «Apply» для развертывания приложения.
Мастер позволяет строить логику приложения простыми блоками HE (Hand-Eye) или X (Extrinsic).
Пример логического потока:
- Блок инициализации: Введите IP Vision Controller, Vision System ID, Home, Start и End позиции.
- While Loop: Установите аргумент TRUE для непрерывной операции.
- Блок сканирования:
- Scan Pose: Используйте существующую позицию или создайте новую.
- Vision ID: Выбирает, какая система выполняет локализацию.
- Wait Time: Опциональный параметр для обеспечения стабильности робота перед сканированием.
- Блок подбора: Обеспечивает успешный подбор объекта.
- Блок размещения: Определяет место сброса.
- Параметр Approach: Автоматически создает позицию 100 мм над объектом для приближения и освобождения.
Финальный шаг: Нажмите Apply.
Теперь вы готовы запустить ваше первое AI-приложение для контейнерного подбора с Photoneo и платформой Omnicore. Чтобы узнать все о его силах и преимуществах, вместе с реальными историями успеха, пересмотрите вебинар сегодня!
Система управления автоматикой
- Арно Стротген — SVP и Глава Customer Service & Digital Platform в ABB Robotics & Discrete Automation
- Как автоматизация революционизирует производство в 2020 году
- Автомобильная промышленность расширяет внедрение роботов
- AVEVA: производственная устойчивость в пост-COVID мире
- Четкое видение ведет к успешной трансформации Индустрии 4.0
- ABB Robotics представляет YuMi: первый в мире настоящий коллаборативный двухрукий робот
- Расширение национальной мощности очистки воды и сточных вод
- Мастерство Mastercam CAD/CAM в дипломном проекте IUPUI по инженерии IndyCar
- Труд против автоматизации: как робототехника движет рост прибыли
- Облачная связь и продвинутая аналитика трансформируют ERP для производителей