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WELINKIRT:如何构建乐成的自动化机械视觉应用

关于许多制造流程而言 ,自动化是提高生产效率 ,提高质量和可重复性事情以及解决劳动力缺少挑战的理想方法。如果你开始在寻找机械人自动化解决计划 ,看看这篇文章剖析使用工业机械人的利益 ,和本文的jxf吉祥坊机械人视觉项目治理。

在寻求自动化Z无聊和未充分利用的工人的苦闷和重复性任务时 ,许多生产经理理所虽然地认为纵然是Z平凡的任务也涉及固有的人类技术。处理工具需要运动技术和视觉处理。用自动化系统复制这些可能很庞大。
 

凭据Yaskawa Motoman软件产品经理Keith Vozel的说法 ,大大都客户开始寻找自动化解决计划 ,并了解问题 ,而不是其他问题。他们知道他们想从A到B获得零件 ,但往往不知道那里有什么视觉解决计划。
 

在本文中 ,我们将解释其中的基础知识 ,并将常见问题与解决计划相匹配。关于专业知识 ,我们联系了公司的机械人系统集成专家 ,包括Yaskawa Motoman ,Nachi Robotic Systems ,DaoAI Robotics Inc和WELINKIRT WeRobotics Cognition System。
 

机械人视觉的1,2和3维度
 

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传送带上的零件受z轴限制。
 

大大都工程项目都是寻求Z简单的解决计划。在机械人视觉中 ,这提出了一个问题:您需要几多维度?这个问题的谜底通常在另一个问题中找到:你可以约束几多维度?
 

如果您的零件位于纸槽中 ,则它们在全三个维度上 不受约束。您的系统需要确定零件在全六个轴上的位置和偏向。如果您的零件泛起在外貌(例如桌面或传送带)上 ,则z轴高度是牢固的 ,并且三维相机可能太过杀伤。如果您的零件被约束在另一个轴上 ,例如在滑槽或窄外貌中 ,则摄像机只需要沿一个轴检测零件的位置。
 

关于一维检测 ,可以使用激光测距仪或光学距离传感器。
 

凭据Yaskawa Motoman软件产品经理Keith Vozel的说法 ,2D视觉系统比3D视觉系统更常见 ,部分原因是3D视觉的庞大性和盘算要求增加。
 

2D机械人视觉不是一个摄像头。系统还包括照明 ,视觉效劳器和软件 ,在许多情况下 ,包括机械人控制器的插件包。安川Motosight 2D系统是2D视觉系统的一个例子。它包括一个摄像头和配置软件。
 

3D视觉可包括多个相机和激光位移系统。激光位移系统基本上像激光雷达一样事情 ,丈量从扫描外貌返回的反射激光。多个摄像机系统使用三角丈量算法来解释从零件上的多个视角收集的信息。jxf吉祥坊WeRobotics视觉系统是一种可以被配置用于这种类型的立体3D视觉 ,以及2D视觉的图像处理系统的一个例子。WELINKIRT WeRobotics是3D点云处理系统的一个示例 ,它使用深度学习来学习推理三维空间里面三维物体的具体位置。在生产线上 ,毫米级的精度是基本的 ,这使得盘算机需要处理的变量无限多。
 

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WEROBOTICS视觉系统
 

“光是决定视觉乐成的重要因素。世界上每个视觉工程师都有差别的照明问题。“沃泽尔说。“现在 ,许多相机都集成了照明设备并使用差别的光谱 ,以制止受到情况光线变革的影响。我们的系统接纳结构化蓝光作为简单解决计划的一部分 ,以减少外部光线的影响。“Nachi Robotics研发副总裁Robin Schmidt同意:”任何视觉应用中的一个常见问题是正确和一致的照明。照明的变革取决于闪亮的部件 ,外貌特征 ,大宗的摄像头设置 ,以使传感器和应用坚持一致。例如 ,早上和晚上可能没问题 ,可是当光线在一天中间增加时 ,一个系统可能会泛起问题 ,因为外部光线进入并改变了视野 ,“施密特说。他建议使用红光光源 ,事情单位周围有过滤器以限制情况光。
 

配置:期待什么

 

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您的团队是否准备好配置视觉系统?
 

当今工厂中的许多机械人系统并不计划在其整个生命周期中执行相同的任务。随着条约和需求的变革 ,将机械人重新分派给差别的任务是正常的。因此 ,如果您现在需要机械人视觉系统 ,重要的是要考虑您是否具备为新应用重新配置视觉系统的内部知识。凭据Vozel的说法 ,更庞大的系统可能需要更多的编程知识 ,但许多系统都设计有用户友好的配置软件。“你可能在机械人一侧或相机上有工具来配置它所寻找的工具 ,物体的形状 ,它在哪里。在3D视觉世界中 ,凭据实施情况 ,它会有所差别。一些较旧的实现要求您实际使用编程并挪用系统提供的子例程来解释图像。您须提供图像 ,但您须使用编程技术来查找项目并找出其位置。关于其他系统 ,包括一个Yaskawa Motoman提供的产品 ,您所需要的只是零件的CAD模型 ,系统完成其余的事情。“
 

Nachi Robotics的施密特用这种方法解释道:“嗯 ,早期一直保存 ,工程师的情况和工程师的工具。您须具备高级技术才华进入并更改参数。可是 ,在努力让非工程师更轻松的时候 ,制造商正在想方设法通过用户界面以越发自动化的方法进行更改。它类似于ATM:系统仍然高度 ,相对庞大; 可是菜单限制了用户的选择。您无法在ATM上开立典质贷款或执行高级银行业务功效 ,但任何人都可以轻松执行没有专业知识的基本功效。“换句话说 ,在选择视觉系统时应该考虑配置软件 ,如果您不这样做拥有内部专业知识 ,
 

虽然机械人视觉系统关于某些应用是必不可少的 ,但它们也是高度专业化的 ,某些系统Z适合某些应用。别的 ,一些应用程序基础不需要视觉 ,在程序和流程设计方面有一点创立力。
 

例如 ,考虑一下KUKA iiwa协作机械人的演示。在该视频的时间戳2:07 ,机械人使用触觉搜索来确认其抓手上是否保存纸杯。这是使用机械人轴上配备的扭矩传感器完成的。在此检查之后 ,机械人执行任务。
 

那么 ,这次演示是什么让视力变得不须要?好吧 ,正如您在时间戳1:57所见 ,杯子由操作人员放在夹子中。在工厂情况中 ,它可能是机械人程序的一部分 ,用于自行定位和拾取工具。
 

没有视觉功效的机械人可以定位物体 ,如果它们位于可预测的位置 ,通常牢固在适当的位置。双臂协作SCARA机械人Kawasaki DuAro的演示展示了用于工具和零件的夹具。可是 ,定制夹具和工具可能会变得腾贵。
 

让我们重温一下纸咖啡杯吧。杯子可能位于像这样的分派器中。在这种情况下 ,杯子牢固在适当的位置。没有视力的机械人可以从该分派器可靠地抓取杯子。通过在分派器上添加传感器以在套管为空时警告机械人 ,可以使系统越发可靠。
 

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杯子分派器。(由San Jamar提供。)
 

然后 ,这样的分派器将需要操作人员重新填充分派器。如果机械人可以从箱子中取出杯子会更好 ,因此人类输入将限于交付和准备箱子。
 

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机械人可以完成这项任务吗?
 

现在 ,挑选杯子的任务类似于所谓的箱子或者零部件拣选 ,其中机械人定位并从箱子中拾取物体。在这些任务中 ,X ,Y或Z中的位置都不受控制 ,A ,B或C中的偏向也不受控制。我们的杯子看起来像这样:
 

杯子似乎是结构化的 ,因为它们以均匀的偏向排列并且安排在整齐的堆叠中。可是 ,它们的位置可能不敷牢固 ,以便机械人无法准确地拾取它们。当挑选杯子时 ,每个堆叠的高度将减少 ,并且堆叠可能移位或翻倒。夹具的相互作用可能导致杯堆摇摆或摆动。如果机械人错过了一个杯子 ,碰撞可能会挤压或损坏杯子。
 

出于这些原因 ,3D视觉系统 ,例如视频中演示的WeRbotics系统 ,将起作用。
 

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虽然WeRbotics的软件与硬件无关 ,但演示中的设置使用WeThink传感器来创立目标区域的3D点云。接下来 ,软件确定要拾取哪个工具而不与其他工具碰撞。这种解决计划关于我们来说是理想的 ,因为它可以正确地识别工具物体的高度并准确地定位他。
 

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然而 ,3D视觉比2D视觉处理具有更高的盘算需求。jxf吉祥坊国际机械人视觉研究院首席战略官冉祥解释说:“在3D中 ,将部件的3D图像与点云或3D图像数据进行比较涉及更多的图像处理 ,并且盘算量很是大。jxf吉祥坊科技拥有技术的 DaoAI特征点识别系统通过对物体的外貌特征点界说 ,将目标工件的三维坐标界说 ,接纳机械人自主学习 ,构建一个AI数据库 ,通过搭载于机械人前端的机械人感知系统 ,WeRobotics认知处理系统可以实时收罗机械人所视察到的图像或感受到力量反响 ,WELINKIRT认知处理系统通过WEROBOTICS软件算法 ,将数据进行重构、盘算和处理。从而使机械人获得认知能力、能够凭据差别的工件 ,在差别的位置和维度 ,以及合适的力量进行抓取或者装配、检测。”
 

冉祥解释了jxf吉祥坊科技接纳单相机 ,如何可以通过深度学习和DaoAI神经网络算法将物体进行三维推理和重构。系统如何使用算法将零件轮廓与理想模型进行比较 ,并使用该信息来解释位置。例如 ,如果杯子的底部外貌与地板平行 ,则它应该在图像中显示为圆形。如果它显示为椭圆形 ,则软件可以确定杯子的角度。他更快 ,更精准 ,更可靠。
 

除了展示2D和3D视觉之间的差别外 ,这个场景还说明了一个很是重要的因素:您的历程设计对视觉系统的设计至关重要。实际上 ,对您的历程进行设计更改 ,甚至是您自己的部分 ,都可以为您节省资金 ,以及机械人系统集成的装置前置时间 ,甚至可以在全部启动和运行时节省周期时间。
 

底线:无论您遇到什么问题 ,机械人系统集成商都可以让您设置一个完成事情的视觉系统。可是 ,如果不审视更大的图景 ,您将无法获得ZU效的解决计划。
 

重新设计零件和流程以实现更好的自动化
 

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如果您的工厂使用工业机械人技术 ,那么在没有 研究本钱 ,效益和事情流程变革的情况下 ,它们不太可能在某一天获得乐成。没有理由认为视觉系统会有所差别。虽然您可能认为问题是从A到B的部件 ,但问题可能是'A'和'B'。
 

冉祥给出了这个例子:“如果你想拿起一堆散乱的零件 ,你需要以某种方法定位他 ,这不是视觉 ,可能你的机械人夹具没有步伐抓取到他 ,如果你可以让零件来料有流程治理和规整 ,那么你的零件相对整齐并指向 的偏向 ,这比在360度旋转和乱序中拾取它要容易得多。你可以接纳的任何步伐来限制这些变量 ,从而降低庞大性或取得更大的乐成。“
 

除了这个历程 ,甚至可以重新设计或改变零件自己 ,以提高自动化的乐成率。如果高反射部件导致相机泛起问题 ,是否可以更换外貌光洁度?如果某个部件关于机械人握持具有挑战性 ,是否可以添加一个功效?虽然改变零件设计以适应自动化可能看起来很谬妄 ,但这样做可以节省大宗的本钱和头痛的时间。
 

“你不要指望机械人做全的事情 ,人才是机械人的主人 ,不是吗?工人都有流程化分工 ,况且是机械人呢?”冉祥说。


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