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【视点】工博会观风向一:3D视觉进入“中国时间”

2017-11-15 09:19 高工机器人网 阅读:20970
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摘要机器人向高端化发展趋势不可逆转,智能化、集成化,融合人工智能技术的工业机器人成为新的市场热点,机器人正式进入智能化时代。

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  【文/潘敏瑶】2017工博会虽已圆满落幕,但余温不减,期间各机器人厂商都拿出看家本领博足眼球。现场可见,机器人向高端化发展趋势不可逆转,智能化、集成化,融合人工智能技术的工业机器人成为新的市场热点,机器人正式进入智能化时代。

  其中,不乏近来在国内刚“冒尖”的3D视觉定位、分拣等应用,堪称人工智能与工业机器人相结合的“典范”。

  从现状来看,工业机器人集成商仍然面临着机器人在复杂视觉识别环境下难以高速工作的难题,尤其体现在工业机器人分拣行业。在分拣领域,工业机器人只能完成固定模式物体的抓取,对于复杂堆叠物体的识别和分拣,依然有90%以上通过人工方式完成,极大的限制了工业生产的效率。

  应运而生的3D视觉识别技术就像是人的眼睛,除了看到物体之外,还能得到这些物体的深度信息,并且能在多维的角度实现定位识别。显然,对于高标准的工业化生产线,3D视觉识别技术适应范围更广。

  3D视觉可以针对散乱、无序堆放的物品进行3D识别和定位,协助工业机器人实现多品种工件的机器人3D抓取上料定位,以及复杂多面工件、料框堆叠物体的立体识别定位。此外,还可实现精准的3D装配、定位、涂胶等工艺,进行输送带上物体的快速3D抓取定位等。

  此前,国内的3D视觉定位解决方案基本停留在研究院,实质性产品极少见。而3D视觉在国外已有六年左右的应用实践,因此,针对工业领域的3D视觉系统的市场主要被国外企业占据。

  本次工博会,国内外产品同场竞技,有混杂分拣方案提供商于自己的展台进行展示,也有与其他本体企业和系统集成商合作展示。以下就来看看各家所展示的3D视觉解决方案的特性:

  梅卡曼德携机器人分拣混乱堆放的多SKU等方案亮相

  梅卡曼德展示了针对食品、日化等行业推出的塑料瓶上料系统,智能相机Mech-Eye获取料框内塑料瓶的彩色点云信息。接着,识别物体,确定其位置和抓取姿态。

  下一步,智能机器人编程软件Mech-Viz根据物体位置与姿态,对抓取路径进行轨迹规划。然后,软件引导机器人抓取塑料瓶,通过2D相机校准瓶口朝向与姿态。最后机器人将塑料瓶以统一姿态放到传送带上。

  工作节拍可达20次/分钟,识别精度达到1mm(0.8m处),图像识别时间为0.5s。

  此外,梅卡曼德还展出了堆放纸箱抓取方案,可以处理带图案、胶带、标签的纸箱,并能很好地处理紧密堆叠等难题。针对仓储拣货等场景推出的混杂多货品分拣系统中,可识别、抓取随意堆放地多种货品并进行货品分类,满足物流业等行业用户在订单拣货场景的需求,梅卡曼德也成为全球极少数能够提供混杂多货品分拣系统的企业之一。

  针对金属加工业推出的金属件抓取系统,可以有序地排列随意堆放的金属件。该系统可以适用于具有相当程度反光表面的金属,可以满足金属加工业客户的需求。

  配天机器人携手梅卡曼德展示3D视觉系统

  方案中,梅卡曼德3D视觉引导配天AIR20P机器人识别抓取连杆件,并放至砂带机打磨。该系统可处理多种形状的物体,如箱子、麻袋、金属块/棒、环状物体等;可妥善处理胶带、图案、紧密堆叠等问题;对于相当程度的暗色和反光表面也可处理;对于典型的产品只需0.5s-0.8s即可完成识别和定位。

  埃尔森AT-S1000系列视觉系统应用


  埃尔森AT-S1000系列机器人3D定位系统与六轴机器人配合,进行采用激光扫描和并行运算,快速测量计算出快件的体积大小和中心位置,轻松引导机器人精准抓取包裹。

  AT-S1000系列系统的先进性还体现在加入了强大的人工智能算法识别技术,可以自动识别上万种的货品,无需事先建立模型;机器人路径自动规划技术,可协助机器人实现最优的路径抓取,并具备自我感知防碰撞功能等。

  爱普生联手埃尔森打造3D视觉柔性抓取解决方案

  爱普生六轴机器人C4通过埃尔森提供的3D视觉识别不规则物品,柔性度高,对于混料的情况也能准确识别抓取,应用于玩具等领域。此外,可配置洁净型机器人,用于医疗行业物料抓取。

  埃尔森视觉技术引导智诚机器人进行无序分拣

  埃斯顿展示埃克里得Moonflower 3D

  意大利埃克里得的3D机器人视觉技术在提高机器人灵活性的同时,免除定位工装夹具的制作,减少人工的参与,同时,利用离线编程和仿真,可以大大缩短工程实践,提高调试效率。

  Moonflower 3D技术利用激光快速扫描,降低环境光影响,快速准确获取扫描数据,对于复杂的复合形状物体可以准确定位,3D点云最高精度0.03mm,扫描时间最快0.3s。在智能化路径规划后智能分析工件抓取优先级别,引导机械手高效抓取工件;自定义摆放位置,抓取工件后将其放置于传送带、冲压机、装配线、焊接机等指定位置。

  Moonflower 3D已经被广泛应用于机器人的随机抓取、折弯,码垛等智能制造行业。

  新时达联手镭晨3D视觉技术展示机器人组装系统

  该系统中,利用镭晨3D视觉技术对多个零散工件进行3D定位;使用新时达6轴机器人从零散的零件中,定位选取所需零件,进行装配。

  该机器人组装系统基于结构光3D视觉技术,高速3D建模,进行3D立体匹配,机器人和机器视觉完美结合,达到手眼协调一致。此外,机器人系统和视觉系统进行深度融合,只需一次校正,更换产品无需再次示教。

  艾利特智能机器人机器视觉识别拾放系统

  该系统使用进口CCD工业相机可采集五子棋棋盘图像,使用PC机处理图像,识别棋盘局势,计算出落子位置,抓取棋子到计算的落子位置,完成智能拾放功能,可高效地将物料从无序、半无序状态,转化为有序状态,提高自动化生产效率。

  同时,软件控制系统可升级,并根据不同工件的需求提供定制化无序分拣服务。利用该系统的智能识别功能能够实现机械臂集成应用,替代人工分拣物料,提高工作效率,有效降低成本,解放人工的重复劳动。

  其抓取系统的核心是深度神经网络,通过仿真方法从有限的实际样本中获得上百万的仿真样本,通过这些已有的,包括实际和仿真给出的样本,神经网络可以把这些样本累积起来,运用到一个新的没见过的物体上。

  SOLOMON面对复杂相似物件的3D取放

  面对被凌乱摆放的复杂形状对象,SOLOMON的3D视觉技术也可迅速辨识和夹取。方案的软硬件皆由所罗门自主开发,无需CAD文件即可比对、辨识对象,教导时间可缩减7成,可搭配优傲、安川、ABB、爱普生等各大国际机器人品牌。

  在相似物件的取件分类方案中,透过3D视觉产出点云图,加上AI影像识别,形状及尺寸相似的对象即使被凌乱摆放,也可轻易被取放和分类。在全自动包装箱3D取放及分类方案中,随意摆置的食品包装箱经由3D视觉判断位置后取件,再由机器人旋转箱位,搭配AI撷取并扫描二维条形码后判断箱内对象以便分类。

  这些方案可应用在金属加工、橡胶塑料加工、电子零件、包装业、物流仓储等领域。

  广州数控机器人3D视觉随机抓取展示

  GSK RB08工业机器人通过Scape 3D视觉系统识别、定位,并将单个零件从料箱中随意散乱堆放的众多零件中取出并放置到目标位置中,可广泛应用于各行业的传送带、冲压、装配线、焊接机等的上料,解放自动化生产线上最后一双手,升级产线自动化和智能化程度。

  翼菲纸箱抓取自动循环系统

  展会上,翼菲展出了纸箱抓取自动循环系统,该系统利用3D视觉技术,可以读出产品的长宽高尺寸,机器人根据产品外形尺寸选择合适的抓取位置抓取到循环输送带上。

  三台机器人根据视觉传来的信息协作分工,相互配合,可以互不干扰进行工作,提高工作效率。此系统可广泛应用于分拣、码垛等工序,每台机器人可达到物品抓取2000PCS/h,有效替代人工工作量,并且更加稳定。

  图灵机器人3D视觉免示教喷涂演示站

  利用“机械手 + 3D视觉”的方法,图灵机器人实现了机械手3D视觉引导技术,能帮助机器人实现智能化功能。该方案实现3D引导自动喷涂家具,能够改善产品品质;实现异形体的高度自动化喷涂;并且无需手动编程和离线编程,操作简单。

  达明推出全球第一内建视觉辨识的协作机器人

  达明机器人TM5应用解决方案配备移动工作台车,可视现场情况调整位置,不须固定于流水线。透过智能视觉精准定位,能克服产品小范围位移;且多面的视觉定位功能保证灵活、精准的螺丝锁付应用,并与现有产线设备整合快速简便。

  此外,透过TM专利3DLandmark功能,TM5能快速判读站别工作桌之位移,并重新校正点位,具快速换线、高柔性生产之功能。

  越疆无序分拣系统

  博众3D视觉智能抓取系统

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  Photoneo无序分拣系统

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  通看一圈展会下来,不难发现各展品呈现出如下几点共性与趋势:

  首先,目前来看,3D视觉在机器人乱序分拣中的应用成为了比较迫切的需求,多家厂商展出了此类方案。

  第二,在工业领域,除了绝对定位精度够高,对于机器人混杂物体分拣的应用来说,还希望3D视觉的识别足够快,从而保证机器人工作的效率;并且,能够适用于各种物体的表面材质、工作距离不要太近、产品稳定可靠、价格合理等。

  第三,工业机器人通常需要使用机器人厂家的编程语言编写程序,对于复杂的视觉应用这一编程方式依然显得十分繁琐,因此,提高机器人的易用性还需要长时间的技术积累和市场考察。

  第四,目前3D视觉的应用领域主要集中在金属加工、包装物流、食品、制药等行业,3C市场对于3D视觉系统的需求还未完全释放。毋庸置疑的是,未来3C将成为一个很重要的应用市场,3D视觉目前要解决的首要问题是“多品种”。

  最后,在3D视觉的识别模式、智能判别等细分点上,国内技术已经超过了国外。在进一步解决快速响应、识别速度的问题后,有望在整体上实现换道超车,3D视觉市场的未来一定是国产的天下。

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