機器人技術

產品說 | 這款機器人背后,到底隱藏著哪些“逆天”黑科技

轉載 :  zaoche168.com   2023年08月28日

制造業離不開質檢。

伴隨ChatGPT的橫空出世,機器視覺在工業質檢應用上的熱度正在攀升。

 

作為工業質檢領域早早入局的“行家”,微億智造在3C電子、新能源汽車、家用電器等行業積累了豐富的質檢經驗。明星產品工小匠|AI數字質檢員更是滿足了精打細算的中小企業小批量、多品種、多需求的外觀檢測要求。近年來,針對質檢無人化日益增長的需求,在流轉銜接上下料及質檢環節,微億智造團隊推出工小匠上下料機器人“工小匠-數字物料操作員”,攜手"好兄弟"工小匠|AI數字質檢員”,打造統一、完整的作業閉環,為企業提供全流程的質檢解決方案。不僅能進一步幫助制造企業實現柔性化生產,降低全周期使用成本,同時將提高整體效率。

 

工小匠-數字物料操作員

 

對于人類來說,用手抓取物體是一件很日常的事情。但對于機器人來說,如何抓到物品、如何運動甚至如何放置,每一步對研發的挑戰都可見一斑。為了保證穩定可靠且安全高效的自動上下料,同時滿足廣泛的工業應用場景需求,工小匠上下料機器人圍繞抓取的整個工程鏈路中所涉及的核心技術點進行不斷突破,包括空間姿態識別、最佳抓取點估計、軌跡優化算法、抓取誤差校正等前沿黑科技。值得一提的是,工小匠上下料機器人基于扎實的2D視覺經驗積淀,在自研核心技術加持下,其精準定位和識別抓取能力完全媲美甚至超越3D視覺的能力。且2D相機相較于3D相機成本更低、性價比更高。正是這樣對底層核心能力的深入自主研發,才實現了如此大膽的創新,對于目前市場上的友商來說幾乎不可想象。

 

空間姿態識別 | 更準確的用“眼”識別物體

對于機器人而言,成功抓取物品,不僅要知道“它”是什么,也需要知道“它”具體在哪里。專業來講就是在三維空間中確定抓取目標物體和位姿信息。工小匠上下料機器人通過2D相機,收集相關數據并提取有效特征,捕捉目標物體的三維模型圖像或點云數據,如物體的輪廓、邊緣等,再將其與預學習模型進行匹配,以確定目標物體的位置和姿態。正是通過這樣的數據融合,很大程度上提高了目標物體的識別精準性和抓取穩定性。

 

抓取點位估計 | 更精準的用“手”抓取物體

目標物體的位置和姿態信息確認后,下一步就需要找到合適的點位及抓力把物品抓起來。人在抓取物品時,常常根據手和大腦間的反饋調整抓力及抓取點位,而工小匠-上下料機器人則通過人工示教“自主學習”。首先,借助傳感器提取人工抓力和抓取點位信息,根據獲取的數據信息與預訓練模型進行匹配并尋找差異,再結合空間姿態信息獲取到的如物品的質心、重心或凸包等特征,準確計算出被抓物品的抓力及最佳抓取點,以實現穩定、精準的抓取操作。

 

人工抓取示教

 

自動標記抓取點

 

軌跡優化算法 | 更靈活的用“腦”規劃路徑

工業領域小批量、多品種的柔性生產需求,給機械臂抓取運動規劃也帶來了更多挑戰。工小匠-上下料機器人基于自研的機器人運動控制算法、路徑規劃算法等,根據抓取物品的不同,能夠實時生成連續、平滑且安全的最優運動軌跡,并實時進行軌跡路徑偵測、異常狀況判斷等優抓取軌跡,實現快速精準抓取。同時針對整個抓取全流程,進行了綜合考量,設計了適配的抓取策略,如平行抓取、夾持抓取或粘附抓取等,真正實現機器人抓取的自動化、柔性化和智能化。

 

運行抓取軌跡

 

針對機械臂抓取運動軌跡的環境約束,工小匠-上下料機器人通過對環境進行建模,將障礙物和限制條件納入考慮,并在仿真環境中進行預演,通過虛擬和現實相結合的全數字孿生,在線確保最優的工作性能,包括機械臂的運動平滑性、運動路徑的最優性以及避免碰撞等,測試和驗證機械臂運動的實際效果及其可靠性,再下發到實際工作場景中。通過孿生世界映射物理真實世界,提高遠程調試及現場部署效率,更提高了物品抓取的靈活性和精確性。

 

仿真環境驗證軌跡,防止碰撞

 

當然,再周密的計劃也無法避免實際抓取過程中會遇到的意外狀況。比如被抓取物猛然被碰一下造成位置的變化,就需要機器人進行實時自我識別和調整。工小匠-上下料機器人通過視覺反饋校正實時獲取物品的位置和姿態信息,視覺算法實時修正誤差,最大程度降低由于環境干擾下受影響的抓取精確性。又比如,抓取物本身重量發生變化,通過力反饋校正可以實時調整抓取力度,以適應物體的重量和形狀。再如,放置過程中也會遇到障礙物,這里就需要使用反饋控制算法,通過實時監測機器人的運動狀態和位置,對運動軌跡進行調整和校正,實現智能避障,最終把物品精準放置到載物臺上。

 

抓取BUFF加成  賦能更多應用領域

在具體應用上,工小匠-上下料機器人作為生產工具,不僅可以通過與工小匠-質檢機器人的完美配合,滿足不同產品、不同類型的外觀缺陷檢測需求,也可以面向分揀、裝配、卸垛/碼垛等多領域實現應用拓展,成為制造企業實現數智轉型的核心裝備之一,進一步推進智能工廠建設。

 

視覺分揀

根據物品不同的類別、批次、流向等信息,快捷、準確地將物品揀取出來,并按下發的指令自動完成分類、集中、配裝等作業。分揀速度快、精度高,滿足生產環節中多種分揀需求。

 

視覺裝配

通過算法確定零部件準確三維空間、空間坐標和姿態,引導機器人準確抓取并到達指定位置,并以指定姿勢進行裝配。適用于工業產品的組裝、汽車、消費電子及家電等各領域零部件的裝配。

 

視覺卸垛/碼垛

基于其寬廣的視野域,可完成不同垛型的碼垛工作及軟包裝的拆垛需求。適用于各行業領域的倉儲系統、生產制造、物流配送等環節。

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