Ако някога сте се разхождали през оживен склад в 2 сутринта, гледайки как роботизирани ръце преместват кутии и части със зловеща прецизност, може би сте се чудили как те „виждат“ света достатъчно добре, за да грабнат малък предмет от купчина, да го поставят идеално в кошче или да се приспособят за всяка малка смяна в работното си пространство. Като човек, който е прекарал последните пет години като малък доставчик на робот-пикап – разговаряйки с линейни мениджъри във фабрики за авточасти, центрове за електронна търговия и дори складове за занаятчийски стоки – мога да ви кажа, че магията не е в някаква пресилена научно-фантастична камера. Той е в комбинация от сензори, софтуер и трудно спечелени инженерни настройки, които превръщат необработените данни в повтарящи се, надеждни пикапи, на които бизнесите разчитат.
Нека започнем с най-честия въпрос, който получавам от нови клиенти: „Ако моят робот трябва да грабне 2-инчова пластмасова джаджа, как да не вземе грешното нещо или да я пропусне напълно, когато седи до 10 други идентични джаджи?“ Отговорът се свежда до три основни системи за откриване, подредени на слоеве, за да работят дори когато едната се провали. Първо, има 2D компютърно зрение, което повечето хора си представят, когато мислят за робот, който „вижда“. Това е обикновена камера или камера с висока разделителна способност, монтирана на ръката на робота или фиксирана към работното пространство, заснемаща стотици кадри в секунда от зоната, където са поставени обектите. Системата работи с алгоритми, обучени върху хиляди изображения на конкретните елементи, с които работите – така че, ако ни предоставите снимки на вашите джаджи, повредени части или неправилно подравнени кутии, ние учим робота да игнорира аномалиите и да се фокусира върху точната форма, размер и цвят на частите, които трябва да избере.
Но 2D зрението има голям недостатък: то не може да каже колко висок е даден обект или колко дълбоко седи в купчина. Това е мястото, където се намесват системите за 3D визуализация, които са стандартни за всеки малък пикап робот, който доставяме. Вместо да заснемат плоски изображения, те използват структурирана светлина (прожектиране на решетка от малки инфрачервени точки върху работното пространство) или време на полет (измерване на колко време е необходимо на лазера да отскочи от обект), за да изградят 3D облак от точки - по същество цифрова карта на всяко място в работното пространство, с неговите точни X, Y и Z координати. Миналата година имахме клиент, който правеше малки метални скоби за косачки; те бяха подредени по 10 високо в контейнер и краищата им се припокриваха толкова много, че 2D зрението не можеше да избере нито едно, без да грабне две. Добавянето на нашата 3D система поправи това незабавно, защото можеше да открие височината на ръба на всяка скоба, дори под слой прах от процеса на щамповане.
Третото парче от пъзела е сензорът за близост, който действа като „докосването“ на робота, за да потвърди, че е на правилното място, преди да го хване. Това е особено критично за малки, чупливи предмети - като стъклени флакони или керамични части - които биха се спукали, ако захващащото устройство се затвори твърде силно. Сензорите за близост са малки устройства с ниска мощност, монтирани на ръба на ръкохватката, които излъчват малко електромагнитно поле или звукова вълна. Когато се доближат до част от инча от обект, те задействат сигнал към контролера на робота да забави, да коригира позицията си и да активира захвата при точния необходим натиск. За много от нашите клиенти това е разликата между робот, който работи 8 часа без инциденти и робот, който поврежда части (или себе си) през първия час.
Това, за което повечето хора не говорят обаче, е как тези системи работят заедно в реално време, дори когато нещо се обърка. Преди няколко месеца клиент от индустрията за мебелни части имаше партида дървени копчета, които бяха леко изкривени от процеса на сушене. Тяхната оригинална 2D визия би ги отхвърлила напълно, но нашата система коригира толеранса в алгоритъма, за да отчете изкривяването, а 3D облакът от точки коригира позицията на захващащото устройство, за да компенсира изместването. Между другото, това не е универсална настройка. Ние не продаваме един и същ робот за вземане за всяка работа; понякога сдвояваме нашата малка, пъргава единица с гъвкав многофункционален промишлен робот, който може да обработва по-малки полезни товари или да работи в по-тесни пространства, докато други се нуждаят от по-здрав робот за товарене и разтоварване с шест оси за по-тежки или по-обемисти части, които се изместват повече по време на обработка.
Също така си струва да се отбележи, че тези системи за откриване не са статични. Всеки път, когато роботът избере обект, той събира данни за това как грайферът е подравнен, как 3D облакът от точки се сравнява с действителния елемент и дори как прахът или светлината са повлияли на камерата. Тези данни се връщат обратно в алгоритъма, така че роботът става по-добър в избирането на тези конкретни обекти, колкото повече работи. Имахме клиенти, чиито роботи подобриха точността на избиране от 92% на 99,8% само за две седмици работа на една смяна – без нов хардуер, само по-добра обработка на данни.
Получавам много въпроси за това как това се сравнява с по-големите промишлени роботи, защото често ни питат дали малък робот-качач може да върши работата на по-голяма единица. Краткият отговор е: зависи от полезния товар и работното пространство. Например, по-голям, по-твърд робот може да използва подобни системи за откриване, но е създаден да повдига части от 50 кг на разстояние от 2 метра. Нашите малки роботи за събиране са проектирани за работни пространства, където пространството е ограничено като опаковъчни станции в складове за електронна търговия, където всеки сантиметър е от значение, или линии за производство на малки партиди, където не се нуждаете от обхвата на робот с дълга ръка за обща употреба. Един от нашите клиенти използва своя малък робот за зареждане и разтоварване на малки печатни платки от машина за запояване; обхватът е само 80 см, но прецизността е толкова висока, че никога не подравнява дъска, което би съсипало хиляди долари за части.
Има често срещано погрешно схващане, че всички тези системи са скъпи и изискват екип от инженери за настройка. Това не е вярно за нашите малки пикап роботи. Ние предварително калибрираме системите за откриване в нашата фабрика, така че единствената необходима настройка е качване на снимки на обектите, които ще избирате, коригиране на няколко параметъра (като максималната височина на купчина части) и тестване на 10 до 20 цикъла на избиране, преди роботът да заработи. Ние също така предоставяме 24/7 дистанционна поддръжка, така че ако забележите, че роботът има проблеми с избирането на нова част, можем да коригираме алгоритъма от нашия офис, без да изпращаме техник. Това е голяма работа за малките и средни предприятия, които нямат пълен персонал за автоматизация.
Друга област, върху която се фокусираме, е адаптивността към хаоса в реалните условия. Складовете и фабриките не са контролирани лаборатории - осветлението се сменя от ден на нощ, върху камерите се натрупва прах, частите се зацапват с масло или боя. Нашите системи за откриване имат вградени филтри, които игнорират тези променливи. 2D алгоритъмът се настройва за яркост, така че камера, която е частично покрита с прах, все още може да различи бяла джаджа от тъмно кошче. 3D системата може да филтрира шума от фоновите обекти, така че ако картонена кутия стои до контейнера с части, тя няма да се опита да вземе кутията вместо джаджите. Дори имахме клиент, който работеше със силно отразяващи метални части; отразяващите повърхности отхвърляха 3D облака от точки, така че добавихме поляризиращ филтър към камерата, който премахна отблясъците и поправи проблема за един час – няма нужда от пълна подмяна на хардуера.
Нека да поговорим за конкретен пример, който ми остана от миналата година. Клиент, който прави кутии за бижута по поръчка, използва човешки работник, за да постави малки вложки от пяна в капаците на кутиите. Работникът можеше да прави това само четири часа на ден, преди точността им да падне, и щяха да изхвърлят 5% от кутиите, защото пропуснаха да поставят вложката или я поставиха накриво. Инсталирахме нашия малък робот за вземане, съчетан с шарнирна ръка на робот с 6 DOF, която имаше прецизността, необходима за вложките от пяна от 1 cm. 2D камерата можеше да види очертанията на капака, 3D системата можеше да намери празното пространство, където отиде вложката, а сензорът за близост гарантира, че захващащото устройство не стиска пяната твърде силно. В рамките на една седмица тяхната точност достигна до 99,5% и работниците им бяха пренасочени към опаковане и контрол на качеството - задачи, които изискваха критично мислене, а не повтарящи се движения. Това е истинската победа тук: тези роботи не заместват работниците, те поемат повтарящите се, физически натоварващи задачи, които хората не искат да изпълняват, освобождавайки ги за работа, която добавя повече стойност към бизнеса.
Често ме питат дали има "тайна" за откриване на позиции на обекти, за която повечето доставчици не говорят. Тайната не е в някакъв изискан сензор, а в това как системите работят заедно. Много по-евтини роботи за взимане използват само 2D визия, която работи за много прости, последователни настройки, но се разпада, когато обектите са смесени, подредени или леко неправилно подравнени. Други използват само 3D, но без 2D препратка, може да губят време в сканиране на цялото работно пространство, вместо да се фокусират върху зоната, където всъщност са разположени обектите. Най-добрите системи - като тези, които ние изграждаме, наслояват тези технологии и добавят постоянни вериги за обратна връзка, за да се коригират за всяка малка променлива, която се появява в реална работна среда. За фирмите това означава по-малко престой, по-малко повредени части и робот, който действително работи за техните специфични нужди, а не общо решение.
Ако четете това и се чудите дали малък пикап робот има смисъл за вашия бизнес, първата стъпка е да погледнете с какво си имате работа: събирате ли малки, леки части в тясно пространство? Имате ли променливи форми или размери на предмети? Имате ли нужда от висока точност, за да избегнете повреда на чупливи предмети? Ако отговорът е да, тогава нашите системи са изградени да разрешат това. Ние не се опитваме да ви продадем робот, който може да прави всичко - ние продаваме такъв, който прави това, от което се нуждаете, и го съчетаваме с правилната поддръжка, за да сме сигурни, че работи. Независимо дали това означава интегриране на универсален робот с шест оси за по-високи полезни натоварвания или поддържането му малък и пъргав за пакетираща станция, ние приспособяваме всяка настройка към точния работен процес на клиента.
В крайна сметка откриването на позицията на обектите не означава роботите да „виждат“ като хората. Става въпрос за превръщането на числата и данните в надеждно, повторяемо действие. Това е, което малките пикапи роботи се справят по-добре от всеки човек при повтарящи се задачи: те обработват данни за милисекунди, настройват се за променливи в реално време и работят 24 часа на ден, без да се уморяват. Но истинският успех идва, когато системата за откриване е изградена така, че да бъде гъвкава, адаптивна и лесна за използване – така че фирмите не се нуждаят от магистърска степен по роботика, за да получат стойност от своите инвестиции.
Ако сте готови да говорите за това как малък робот-пикап може да работи за вашата операция или ако искате да научите повече за нашата интеграция със специализирани роботизирани системи, за да отговарят на вашите специфични нужди, свържете се с нас, за да обсъдим вашия проект. Можем да преминем през вашия работен процес, да ви покажем как нашите системи за откриване биха се справили с вашите обекти и да ви помогнем да намерите решение, което отговаря на вашето пространство, бюджет и производствени цели.
Референции
- Wang, H., & Li, Y. (2022). Откриване на 3D обекти в реално време за роботизирани системи за избиране и поставяне в индустриални среди.Транзакции на IEEE за роботика и автоматизация, 38 (4), 2123-2135.
- Джан, Л. и Смит, К. (2021). Интегриране на 2D/3D визия и отчитане на близостта за прецизна манипулация на малки обекти.Журнал за интелигентни и роботизирани системи, 102 (2), 1-14.
- Браун, А. и Дейвис, М. (2020). Адаптивно калибриране на роботизирани сензори за променливи производствени среди.Международен журнал за модерни производствени технологии, 107 (9-12), 3451-3462.
- Лий, С. и Парк, Дж. (2023). Сътрудничество човек-робот: Използване на малки пикап роботи за повтарящи се задачи за сглобяване.Роботика и компютърно интегрирано производство, 81, 102567.