隨著流程變得更加自動化,機器將做出更加困難的決定。得益于機器視覺,揀選機不再需要精確對齊、統(tǒng)一的零件和專業(yè)編程的算法。機器視覺使機器人能夠通過相機組“看到”,然后指示機械手拿起物體并移動它們,而不會掉落、撞到其他物體或撿起“錯誤”的物體,這可能會導(dǎo)致剩余的物體要移動的對象。
機會
機器視覺在市場范圍和應(yīng)用方面有多種擴展機會。這些機會需要一些想象力,而機器視覺不僅僅是簡單地取代技術(shù)人員的眼睛,而是充分利用機器人可以完成而技術(shù)人員不能完成的任務(wù)。在這個領(lǐng)域思考的自動化公司將能夠領(lǐng)先于他們的競爭對手,他們只是在用機器人相機代替技術(shù)人員的眼睛方面思考。
3D成像
有什么比使用相機檢測物體更好的呢?當然,使用多個。安裝在不同角度的相機可以集成到軟件中,以形成物體的 3D 圖像。質(zhì)量控制部門可以使用 3D 成像一次性找到缺陷,而無需操作零件。
除了執(zhí)行完整的 3D 檢查外,3D 成像還可以比以往更快地將想法轉(zhuǎn)化為原型,并將原型轉(zhuǎn)化為適銷對路的產(chǎn)品。在不久的將來,技術(shù)人員可能會使用一組精密相機(稱為 3D 掃描儀)掃描原型零件。相機可以生成計算機輔助繪圖 (CAD) 模型,在軟件中進行操作(可能按比例放大或縮小),然后在工廠的其他地方制造。
光譜
雖然使用相機查看物體聽起來可能不是革命性的,但請考慮使用不同的相機可以查看電磁頻譜的其他部分。例如,假設(shè)一個機器人被用來在完全煮熟后從工業(yè)烤箱中移動預(yù)先煮熟的雞塊?;蛟S可以使用可以查看可見光譜的標準相機,而不是使用紅外光映射烤箱內(nèi)部的相機。機器人只會根據(jù)它們的紅外線特征移動完全煮熟的雞塊,而不是它們在可見光下的外觀。
機器視覺中的紅外相機也可用于冶金行業(yè)、塑料行業(yè)和任何其他必須嚴格控制熔化和凝固特性的行業(yè)。紫外線 (UV) 相機可與紫外線染料噴霧結(jié)合使用,以發(fā)現(xiàn)密封件中的泄漏或固體部件中的裂縫。這在一些行業(yè)已經(jīng)實踐,但需要人工檢查才能發(fā)現(xiàn)缺陷。使用機器視覺,這可以更快地完成。
更智能的算法
機器人和控制制造的主要機會之一在于其路由算法。機器視覺識別感興趣的對象是不夠的;該算法還必須確定安全有效地移動物體的最佳路線。機器人公司之間的競爭已經(jīng)開始,每個公司都在開發(fā)自己的算法來追蹤最有效的路徑。
挑戰(zhàn)
機器視覺和對象操作的一些限制可以通過深思熟慮的工程來克服。這些挑戰(zhàn)最初將限制機器視覺在
制造業(yè)中的全部潛力,直到開發(fā)出新的工程和軟件解決方案。自動化公司應(yīng)該集思廣益來解決這些問題。
奇重物體
每個人都有過撿東西的經(jīng)歷,卻發(fā)現(xiàn)它比想象中的還要重。機器可以很容易地估計物品的重量。然而,每個人也都有過拿起一個重量不均勻的物體,一端有一個質(zhì)心的物體,或者一個無法預(yù)測質(zhì)量移動的物體的經(jīng)歷。人類習(xí)慣于處理這樣的物體 - 孩子和移動的箱子出乎意料地移動,在發(fā)脾氣時改變他們的體重或揮舞。機器編程很難處理這種不可預(yù)測的運動。
想象一個正在移動沙袋的機器人。機器視覺檢測到一個可行的沙袋,機器人機械手拿起一個沙袋。隨著沙袋的運輸,所有的沙子都會沖到袋子的最低點,在運輸過程中改變了袋子的形狀和重量分布。例如,如果沙袋現(xiàn)在懸掛在操縱器中的位置低于最初拾取時的位置,則這可能會導(dǎo)致碰撞。
閃亮的物體
人眼偶爾會被愚弄,將反射誤認為是現(xiàn)實。但是,人腦可以快速調(diào)整和識別可以區(qū)分差異的細微細節(jié)。所有這些處理都是通過生命早期階段的實踐和經(jīng)驗自動完成的。必須教授機器視覺如何檢測和丟棄虛假反射。
假設(shè)一個采摘機器人被編程來拉動拋光的不銹鋼管道配件。一個人可以看著垃圾箱,自動消除自己和其他管道配件的反射,選擇一個,并將其放置在適當?shù)奈恢?。機器人和相機可能會被自身的反射和彼此反射的部件所迷惑。如果反射變形或可能被解釋為比預(yù)期更近或更遠,則這可能被解釋為有缺陷的部件。
在前幾代人中,工業(yè)間諜是一項困難且危險的職業(yè)。工業(yè)間諜必須處理物體、做筆記或具有近乎照相的記憶力才能重現(xiàn)他們在競爭對手工廠中看到的東西。即使是靜止的照片和視頻也只能產(chǎn)生 2D 圖像,必須將其擴展到三維才能制作。然而,隨著相機的小型化,工業(yè)間諜可以掃過競爭對手的原型并很快擁有一個 3D 模型,繞過研究和設(shè)計,從最終產(chǎn)品中獲利。
挑戰(zhàn)并非不可克服,機器人行業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者已經(jīng)在解決這些問題。戰(zhàn)利品和機會將流向能夠最有效地解決這些問題的公司。