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2022工業(yè)機(jī)器人技術(shù)趨勢:機(jī)器視覺+AI+邊緣計算

國際金屬加工網(wǎng) 2022年04月20日

2022年,我們可以看到機(jī)器人發(fā)展的一個顯著趨勢谎拴,那就是更大的靈活性近振。在近期的一次采訪中,機(jī)器人軟件公司Insident的首席執(zhí)行官Wendy Tan White預(yù)測囊喜,工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域?qū)⒊霈F(xiàn)更多的創(chuàng)新蚜再。她認(rèn)為,在軟件優(yōu)先解決方案汪具、更便宜的傳感器和更豐富的數(shù)據(jù)的推動下率敞,我們正處在工業(yè)機(jī)器人復(fù)興的風(fēng)口浪尖旅峰。

今天的制造商正尋求在機(jī)器人方面做更多的工作。用于希望更小灯狠、更靈活的設(shè)計能夠輕松地適應(yīng)現(xiàn)有的生產(chǎn)線念距,或者他們現(xiàn)有的機(jī)器人能夠輕松地重新調(diào)整用途并重新分配任務(wù)。

在物流黔晶、倉庫或?qū)嶒炇业绕渌I(lǐng)域董容,對機(jī)器人在正常制造空間之外發(fā)揮作用的需求將不斷增長。特別是協(xié)作機(jī)器人(cobots)椎沟,將繼續(xù)提供與人類進(jìn)行更大的合作和協(xié)作工作的可能性衍震。一個卓越的例子是亞馬遜的 Kiva 機(jī)器人,它是機(jī)器人化的托盤搬運車樱蛤,可以跟隨倉庫周圍的工人并支持他們完成任務(wù)钮呀。

在 2022 年及以后,機(jī)器人將越來越多地用于在倉庫或生產(chǎn)線周圍揀選和移動產(chǎn)品昨凡。其他增長領(lǐng)域?qū)ㄅc計算機(jī)數(shù)控 (CNC) 設(shè)備一起運行的協(xié)作機(jī)器人爽醋,焊接應(yīng)用的可能性也越來越大。那么便脊,機(jī)器人是否已經(jīng)準(zhǔn)備好勝任這些不同的角色蚂四?

視覺系統(tǒng)

機(jī)器人執(zhí)行新任務(wù)(例如在倉庫中挑選和移動產(chǎn)品)不可或缺的一項功能是增加對 2D 和 3D 視覺系統(tǒng)的使用。"盲"機(jī)器人(或沒有視覺系統(tǒng)的機(jī)器人)只能完成簡單的重復(fù)性任務(wù)哪痰,而具有機(jī)器視覺的機(jī)器人可以對周圍環(huán)境做出直觀反應(yīng)遂赠。

借助2D 系統(tǒng),機(jī)器人就配備了一個攝像頭妒御。這種方法更適合讀取顏色或紋理很重要的應(yīng)用解愤,例如條形碼檢測。另一方面乎莉,3D系統(tǒng)是從 2003 年首次在麻省理工學(xué)院 (MIT) 開發(fā)的空間計算發(fā)展而來的送讲。它們依靠多個攝像頭來創(chuàng)建目標(biāo)對象的 3D 模型,適用于任何形狀或位置需要考慮的任務(wù)炒圈,例如自動抓取零件署咸。

2D 和 3D 視覺系統(tǒng)都可以提供很多功能。尤其是 3D 系統(tǒng)蚕顷,可以克服配備 2D 的機(jī)器人在執(zhí)行物理任務(wù)時遇到的一些錯誤铜乱,否則這些錯誤會需要人工診斷和解決,并可能產(chǎn)生故障峰辣。展望未來馏舰,配備 3D 視覺系統(tǒng)的機(jī)器人將在檢查發(fā)動機(jī)零件或產(chǎn)品質(zhì)量等缺陷、包裝檢查拓坠、檢查組件方向等方面釋放更多的潛力便浮。

正確的選擇

未來幾年哩拒,工業(yè)機(jī)器人技術(shù)的重點將從傳感器設(shè)備硬件轉(zhuǎn)向構(gòu)建人工智能(AI),以幫助優(yōu)化傳感器的使用尤痒,并※終提高性能曾谁。

AI、機(jī)器視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)合將迎來機(jī)器人技術(shù)的下一階段悔叽。預(yù)計將看到更多旨在幫助制造商實現(xiàn)更高水平的卓越運營莱衩、彈性和成本效益的數(shù)據(jù)管理和增強分析系統(tǒng)。

這將包括機(jī)器視覺與學(xué)習(xí)能力的結(jié)合娇澎。以精準(zhǔn)的無序揀選應(yīng)用為例笨蚁,這是機(jī)器人※搶手的任務(wù)之一。對于以前的機(jī)器人系統(tǒng)九火,需要專業(yè)的計算機(jī)輔助設(shè)計 (CAD) 編程來確保機(jī)器人能夠識別形狀赚窃。雖然這些 CAD 系統(tǒng)可以識別揀選箱中的任何給定物品,但如果岔激,物品在揀選箱分揀任務(wù)中以隨機(jī)順序出現(xiàn),系統(tǒng)就會遇到問題是掰。

取而代之的是虑鼎,先進(jìn)的視覺系統(tǒng)使用被動成像,即光子被物體發(fā)射或反射键痛,然后形成圖像炫彩。因此,機(jī)器人可以自動檢測物品絮短,無論它們的形狀或順序如何江兢。

Shibaura Machine 的視覺系統(tǒng) TSVision3D 就是一個例子,它使用兩個高速攝像機(jī)連續(xù)捕捉 3D 圖像饶饿。通過使用智能軟件昙激,該系統(tǒng)可以處理這些圖像并識別物品的確切位置。通過這個過程湘涉,機(jī)器人可以確定※合乎邏輯的順序并以亞毫米的精度拾取物品赤猾,就像人類工人一樣輕松。

機(jī)器人技術(shù)在將機(jī)器視覺與機(jī)器人學(xué)習(xí)相結(jié)合方面具有巨大潛力若棒≌湛剩可能的應(yīng)用包括基于視覺的無人機(jī)、倉庫拾放應(yīng)用和機(jī)器人分揀或回收等的唆。

試錯過程

借助 TSVision3D肩降,我們看到機(jī)器人 AI 發(fā)展到可以像人類一樣可靠地解釋圖像的程度。這種演變的另一個關(guān)鍵特征是機(jī)器學(xué)習(xí)求瞎,它允許機(jī)器人從錯誤中學(xué)習(xí)并適應(yīng)屁样。

一個例子是由人工智能研究實驗室 OpenAI 創(chuàng)建的 DACTYL 機(jī)器人系統(tǒng)屿扮。借助 DACTYL 系統(tǒng),虛擬機(jī)械手可以通過反復(fù)試驗進(jìn)行學(xué)習(xí)诺舔。這些數(shù)據(jù)被傳輸?shù)浆F(xiàn)實生活中靈巧的機(jī)器人手上鳖昌,通過類似人類的學(xué)習(xí),機(jī)器人能夠更有效地抓取和操作物體低飒。

這個過程也稱為深度學(xué)習(xí)许昨,是機(jī)器人 AI 的下一步。希望通過試錯過程褥赊,就像 DACTYL 系統(tǒng)一樣糕档,機(jī)器人可以學(xué)會在不同的環(huán)境中執(zhí)行更多不同的任務(wù)。

邊緣智能

簡而言之拌喉,邊緣計算意味著將數(shù)據(jù)處理盡可能靠近其源頭速那,以便更好地獲取數(shù)據(jù)并確定其優(yōu)先級。它不是像傳統(tǒng)麥克風(fēng)或攝像頭那樣的"啞巴"傳感器尿背,而是使用智能傳感器端仰,例如配備語言處理能力的麥克風(fēng)、濕度和壓力傳感器田藐,或配備計算機(jī)視覺的攝像頭荔烧。

邊緣計算可以與上述技術(shù)相結(jié)合。因此娜振,機(jī)械臂可以通過智能傳感器和 3D 視覺系統(tǒng)讀取數(shù)據(jù)社殉,然后將其發(fā)送到帶有人機(jī)界面 (HMI) 的服務(wù)器,在那里工作人員可以檢索數(shù)據(jù)眨涯。

使用邊緣系統(tǒng)可以減少與云之間的數(shù)據(jù)傳輸扑认,從而緩解網(wǎng)絡(luò)擁塞和延遲,并允許更快地執(zhí)行計算凑溜。這些工業(yè) 4.0 創(chuàng)新將用于改進(jìn)新的機(jī)械臂末端工具硬件系統(tǒng)犯舆,例如機(jī)器人的夾具或加工中心的夾緊系統(tǒng),使這些硬件系統(tǒng)的精度逐年提高量懂。

我們應(yīng)該期待在工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域看到更多的創(chuàng)造力和變革盒俏。改進(jìn)的視覺系統(tǒng)、AI和邊緣系統(tǒng)也可以結(jié)合起來仿竣,以幫助確保制造商及其機(jī)器人在未來幾年繼續(xù)蓬勃發(fā)展敷主。

( 工業(yè)AI)

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