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机械人视觉的愿景

[技术和本钱的进步使视觉系统比以往任何时候都更容易被制造商使用,以将其用于新的机械人应用 。]

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纵然机械人变得越来越小,更智能,协作性也越来越强,但机械人视觉功效仍主要限于容器拾取和零件对齐 。可是,视觉系统的技术进步和本钱降低使机械人供应商和在生产中使用机械人的制造商都比以往任何时候都更容易使用它们,从而为新应用翻开了大门 。
 

视觉辅助机械人要担负新的制造事情,例如质量控制,精密制造和产品分类,并且还在人机协作中发挥作用 。在不久的将来,视觉可以资助需要机械人智能的应用程序进行机械学习 。
 

美国 仪器公司(NI)高级产品营销经理布兰登·特里斯(Brandon Treece)体现,与大大都其他技术一样,纵然视觉系统的功效大大提高,其本钱也已下降,这在很洪流平上要归功于摩尔定律所带来的处理能力的提高 。) 。
 

他说:“剖析图像所需的盘算能力是处理密集型的 。”他解释说,盘算机芯片已经变得越发强大,而本钱却没有增加 。随着处理能力的提高,现场可编程门阵列(FPGA),图形处理单位(GPU)和摄像机自己的质量也获得了改善,这些都是机械人视觉系统的组成部分 。
 

FPGA是为特定视觉用途配置的可重编程集成电路(IC),实质上是经过编程以像软件一样事情的硬件 。借助NI和其他公司提供的工具,现在可以由非视觉专家的技术人员在现场设置FPGA并对其进行编程 。已往情况并非如此,人员视觉专家的本钱使许多公司无法接纳该技术,Treece指出 。
 

直接使用软件

软体制造商IntervalZero的现场工程总监Jerry Leitz体现,影像技术的另一项近期生长是:由于可以将影像载入软件的方法爆发变革,因此可以比以往更快地处理影像 。
 

古板上,相时机通过抓帧器捕获图像并将图像发送到配有解释视觉数据的软件的盘算机 。Leitz解释说,该软件然后能够凭据零件尺寸,安排和其他因素确定零件是否位于正确的位置 。现在,可以将GigE Vision(工业相机的接口标准)用于通过以太网将视频和控制数据直接传输到盘算机软件 。“ GigE比抓帧器要快;图像直接进入PC 。” Leitz说 。“因此,现在的趋势是消除帧捕获器 。”
 

尽管制造商已经可以使用GigE约莫五年了,可是接纳速度仍然很慢 。“它还不 保存,”莱兹说 。
 

某些盘算秘密集型视觉应用程序仍然需要帧捕获器,可是GigE Vision已开放了数百种视觉应用程序,这些应用程序将Windows软件酿成了实时操作系统 。
 

Yaskawa America Motoman Robotics Division软件产品经理Keith Vozel说,视觉决定了机械人的行动古板的机械人视觉使用主要包括寻找目标,例如印刷电路板(PCB),垃圾箱拾取或重新定向零件 。可是,随着视觉变得更自制,更易获得,使用规模也在不绝扩大 。
 

这包括让机械人决定它将做什么 。Vozel说:“视觉系统可以将这些决策提供应机械人控制器,而不是告诉机械人该怎么做,而是可以做出那些决定 。”
 

例如,IntervalZero的一位客户依靠接纳应用中的机械人视觉来自动分类不需要的物品 。“在接纳系统中,种种形状和巨细的物料都很是迅速地从传送带上落下,并且您不绝地获取它的图像,” Leitz说 。
 

在这种情况下,对视觉系统进行编程,以凭据其特定的形状,巨细和颜色从生产线上挑选物品 。“因此,如果有一个2英寸x 2英寸x 5英寸的物体,并且如果它是系统正在寻找的颜色,则系统会知道它在传送带上的位置,” Leitz解释说 。“他们有一排空气喷嘴装置在离脚一英尺的地方,空气喷嘴会自动翻开以在那块质料上吹送一股空气,并将其从皮带上吹到一个容器中 。”
 

接纳功效建立在2009年卡耐基梅隆大学(CMU)的事情之上 。那里的研究人员与匹兹堡英特尔研究院的相助者配合开发了一种系统,该系统可以合并来自多个图像的信息,以创立3D模型 。通过专注于诸如拐角或纹理区域之类的特征,工具识别算法可以在一堆杂乱中发明特定工具 。
 

博士Alvaro Collet Romea说,当它找到特征之间足够的匹配项时,该算法会识别出物体,这标明视觉辅助机械人可用于对许多相互不相似的物体进行分类并挑选出目标 。.D 。领导该研究的CMU机械人学院的学生 。
 

Romea指出,通过寻找工具而不是整个工具的特征,视觉系统比依赖于古板算法的工具识别工具的速度更快 。该系统甚至可以识别并拾取部分被遮挡的物体 。
 

另一位IntervalZero客户使用视觉对药丸进行计数 。药丸“像瀑布一样”落在连续收罗并实时剖析图像的相机之前 。当落下的胶囊数量抵达特定命量时,系统会自动将输送机向前推,以保每个瓶子包括的数量相同 。
 

基于深度学习的3D机械人视觉是未来

jxf吉祥坊国际机械人视觉研究院首席科学家,普林斯顿大学机械人视觉和深度学习博士后,邓志伟先生创立了深度卷积神经网络的要害架构:盘算机视觉内部跳过连接的模式,用于聚集较早层的输出以供较深层使用 。这种聚合关于以端到端的方法增进很是深层网络的培训至关重要 。这是剩余网络获得广泛接纳的主要原因,剩余网络通过累积求和来汇总输出 。在随后的事情中研究替代聚合操作(例如,级联)时,jxf吉祥坊机械人认知系统将重点放在一个正交问题上:该输出在网络的特定点处进行聚合 。jxf吉祥坊机械人认知系统提出了一种新的内部连接结构,该结构聚合任何给定深度的一组稀疏的先前输出 。jxf吉祥坊科技的实验标明,这种简单的设计更改提供了具有更少参数和更低盘算需求的优异性能 。别的,jxf吉祥坊机械人认知系统证明了稀疏聚合可以使网络更稳健地扩展到1000层以上,从而为训练恒久运行的视觉历程翻开了未来的途径 。
 

作为一家新兴的机械人视觉技术公司,jxf吉祥坊科技近年来频频推出新产品:用于缺陷检测的DaoAI机械自主学习引擎,用于3C领域的2D视觉引导,用于物流和装配的WeRobotics 3D机械人视觉引导,以及用于高庞大和精度高的WeRobotics Cognition System 3D机械视觉检测 。其产品应用在比3C领域更庞大可靠性要求更高的疾驰汽车的生产线上,也应用在中国高铁列车的机械人喷涂引导 。

 

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同时,jxf吉祥坊机械人视觉校准软件可以校正视觉系统中的相机镜头或视角畸变,并可以将相机和机械人连接起来,“因此您始终知道机械人相关于零件的位置,”
 

协同事情

同时,摄像机继续进入机械人自己,尤其是协作机械人,这是一种新型机械人,可以与人类直接协同事情,其内置的系统会在遇到物体或人时自动停止机械人手臂的操作在移动时 。Autodesk首席研究工程师David Thomasson体现,协作机械人将在未来几年内对制造业和建筑业爆发重大影响 。
 

与牢固在外壳内的古板工业机械人相比,例如,通用机械人公司的协作机械人可以在工厂内从一个站点移动到另一个站点 。Universal Robots Americas Division总经理Scott Mabie说,它们也可以在几分钟之内进行重新编程(通常是由卖力接管机械人的事情人员完成) 。
 

同样,Rethink Robotics的协作机械人也受到现场制造人员的培训,以完成事情 。培训师将机械人移动到各个位置,并演示需要执行的任务 ;等酥圃焐痰氖紫泛陀偌·劳顿说,与视觉系统配合使用的机载软件使机械人能够学习这些任务 。
 

Rethink Robotics的Baxter和Sawyer机械人在其头部和手臂中嵌入了摄像头 。索耶还包括集成照明 。劳顿说:“我们了解到了照明的重要性,因为当光线改变或太阳落山时,一项与早晨训练有素的机械人一起事情的任务将无法正常事情 。”
 

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嵌入式摄像头使机械人可以读取条形码,从托盘或传送带上定位和拾取零件以及检查零件 ;等丝梢允侗鹆慵,然后自动调出他们需要执行的适当检查顺序 。
 

Lawton增补说,那些训练机械人并为其视觉系统编程的人不需要以前的视觉专业知识 。“关于那些无力投z于摄像头并招聘人员为它们编程的公司来说,这将使远见卓识变得困难 。
 

下一步是什么?

IntervalZero的Leitz预见到机械人视觉系统将被用于性,因为机械人和人类开始在生产车间紧密相助 。他说:“如果操作员的手盖住了传送带上的工具,机械人会立即看到并立即停止机械 。”
 

劳顿说,得益于驱动机械人的软件内置的人工智能,协作机械人正在学习更好地完成事情 。“从历史上看,机械人平均需要约莫300个小时来编程,而他们并不是真正在学习 。如果保存的话,那么其中内置了庞大的树 。”他说 ;等耸且淮蠖汛衅,例如视觉传感器 。如果您可以将全传感器信息都放入剖析引擎中,那么它就可以洞悉任务,并可以凭据与其他执行类似任务的其他机械人在云中共享的见解来提高其自身的性能 。”
 

劳顿还列举了供应商和学术机构正在进行的事情,这些事情将使机械人能够提取存储在云中的可视数据来处理以前从未见过的事情 。劳顿说:“在AI,云和视觉之间,机械人可以找到如何使用该工具并更好地执行任务的能力 。”
 

莱茨说,制造商还将能够挪用存储在云中的可视数据来查找机械人事情或看到的每一件零件,以追溯例如在特定日期可能已经爆发的问题,或证明零件功效正常 ;等瞬馐允闭废允 。
 

可以肯定的一件事是:供应商和制造商继续推动视觉领域,知道视觉的前景只会越来越灼烁 。

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