EN
Robotite täpsuse parandamine 3D vaatesensorite abil
Sügavuse taju parandamine keeruliste ülesannete jaoks
Hea sügavustaju on väga oluline, kui tehakse tööd robotite arusaamise parandamise nimel, kuidas asjad on ruumis paigutatud, mis on väga oluline keerulistes olukordades asjade õigeks tegemiseks. Kui robotid suudavad tuvastada, kui kaugel objektid on ja näha neid kolmes dimensioonis, suudavad nad tegeleda keeruliste ülesannetega, näiteks operatsioonide tegemisega või osade paigaldamisega tehaste tootmisliinidel, nagu neid leidub autotööstuse tehastes. Võtke näiteks keevitusrobotid. Paremad sügavustundlikkus tähendab, et neil masinatel on palju täpsem kontroll oma liikumise üle, vähendades vigu ja tagades, et keevitused õnnestuvad suurel määral.
Uuringud näitavad selgelt, et sügavustunnet andvad võimalused muudavad robotid palju paremaks nende töö tegemisel. Ajakirjast Field Robotics ilmunud uuring leidis, et kui robotid varustatakse nendega uhke 3D nägemisanduritega, siis nende täpsus suureneb ligikaudu 25% võrra liikumisülesannete ja teiste toimingute käigus. Parandatud täpsus on eriti oluline tööde puhul, kus robotid peavad asju ettevaatlikult käsitlema, et neid ei kahjustataks. Mõelge montaažjoonel või meditsiinilistel protseduuridel, kus isegi väikesed vead võivad olla kallid. Tugev sügavustunne pole enam lihtne lisafunktsioon, vaid on muutunud oluliseks teguriks, mis võimaldab robotitel usaldusväärselt töötada tootmis-, tervishoiu- ja paljudes muudes valdkondades, kus täpne liigutuskontroll on oluline.
Reaalajas objektide tuvastamine dünaamilistes keskkondades
Kui asjad keskkonnas pidevalt liiguvad, on süsteemide jaoks oluline, et nad suudaksid objekte reaalajas tuvastada, et korralikult toimida. Robotitel peab olema võime kiiresti reageerida, kui midagi muudab oma asukohta, et nad saaksid ülesandeid edasi teostada ilma vahepealsete katkestusteta. Kaasaegne tehnoloogia on selles vallas suurt edasi viinud. Sensorite ühendamine paremate algoritmidega on edendanud liikuvaid objekte ruumis tuvastamise võimalusi. Need parandused tähendavad seda, et masinad suudavad nüüd objekte usaldusväärselt ära tunda ka siis, kui olud pole ideaalsed.
Võtame näiteks tootmisettevõtted: reaalajas objektide tuvastamise süsteemid on tõesti parandanud iga päevaste operatsioonide efektiivsust. Hiljuti ilmunud artiklis International Journal of Advanced Manufacturing Technology ajakirjas näidati, et seadmetes, mis kasutavad sellist tehnoloogiat, vähenes seismisaeg umbes 30 protsenti. Miks see juhtub? Asi on paremas sensoritehnoloogias, mis koosnevad tarkadest andmetest pidevalt tagasiside andvate tarkade algoritmidega. Kui masinad suudavad tuvastada probleeme kohe, kui need tekivad, ei raisata töötajad aega valesti kulunud asjade välja mõtlemiseks. Peamine järeldus on selged tootlikkuskasvud ja konkurendi ees hoidumine muutub palju kergemaks, kui tootjad rakendavad neid tuvastuslahendusi oma tootmisliinidele ja kaugemasse sektori, kus asjad muutuvad pidevalt kiiresti.
3D vaate sensored tööstusautomaatikas
Laserlõigu ja -kitsendamise protsesside optimeerimine
Laserkeevitamise ja -lõikamise operatsioonides teeb 3D nägemisanduritest kõik erinevuse, kui on vaja asjad õigesti teha. Need täiustatud tööriistad võimaldavad palju täpsemat mõõtmist ja asetamise täpsust, mis on eriti oluline keerulistel töödel igal pool tehastes. Autotööstus saab sellest tehnoloogiast suurt kasu, kuna autodel on vaja väga täpseid spetsifikatsioone. Võtke üks reaalse maailma olukord, kus neid andureid rakendati autotöotekstil. Mis juhtus? Keevitamise käigus tekkis joondamisprobleemide arv langes dramaatiliselt, sest andurid suutsid tuvastada isegi väikseimad valejoondumised enne, kui need muutusid suurteks probleemideks. Ärge unustage ka äri tulemusi. Uuringud näitavad, et ettevõtted säästavad pärast nende süsteemide paigaldamist sageli umbes 20%, mis ei ole vähe. Vähem raiskamist materjalidega ja kiirem tootusaeg tähendavad suuremaid kasve, jättes kvaliteedinõuded muutumatuks.
Kvaliteedikontrolli rakendused tootmiseks
3D visioonisensooride kasutuselevõte muudab tootjate kvaliteedikontrolli lähenemist, peamiselt seetõttu, et need tagavad palju parema mõõtmistäpsuse ja tuvastavad puud, mille tavapäraseid 2D süsteeme täiesti vahele jääb. Need sensoorid loovad põhimõtteliselt täielikud kolmemõõtmelised kaardid toodetest tootmisel, mis tähendab, et isegi väikesed vigased kohad tuvastatakse enne, kui esemed lahkuvad tehasest. Elektroonikatootjad ja autodetailide tootjad märkisid vea määrade märkimisväärselt vähenevat pärast selle tehnoloogia rakendamist. Tulevikku vaadates usuvad enamik tööstuse sisemised ekspertid, et näeme rohkem tehaseid, kes hakkavad kasutama neid täpseid 3D kontrollmeetodeid. Suund läheb täielikult automatiseeritud inspekcioonijaamade poole, mida juhivad sensoorid kogu montaažiriba vältel, tagades igast tootest kõrge kvaliteedi ning säästes aega ja raha tootjatele, kes soovivad jääda konkurentsivõimeliseks.
Robotijuhtimissüsteemide revolutsioneerimine
Põrgete vältimine autotootmise montaažribaadel
Autotööstuse montaažiribade puhul on 3D nägemisandurid muutunud oluliseks kokkupõrgete ennetamisel, kuna need annavad masinadele reaalajas ruumitaju. Andurid aitavad robotitel määrata, kui kaugel asjad on, ja tuvastada ümber asuvaid takistusi, vähendades seeläbi juhuslikke kokkupõrki märgatavalt. Tööstusautomaatikaga tegelevad inimesed on märganud, et see toimib praktikas hästi. Mõned tehased, mis nende andurite paigaldasid, nägid ohutuse paranemist umbes 40% võrra, nagu tööstusinsidere arvamused näitavad, seega vähem õnnetusi tähendab vähem tootmiskatkestusi, kui midagi valesti läheb. Lisaks sellele, et asjad lihtsaks teeb, on töötajad tegelikult ohutumad tööplatsil, mis muudab kõigi töö pikemas perspektiivis kergemaks. Tööstussektori kuuluv Mark Radford räägib sageli sellest, kui olulised need tehnoloogilised uuendused edasi lähevad, öeldes, et need võiksid tõesti muuta seda, kuidas autosid järgnevate aastate jooksul ehitatakse.
Segafüüsiline palettiimine logistikautomaatikale
Palettimeetod segatud kastidega tekitab logistikatehingutes palju probleeme, kuna ümber liigub palju erinevaid kasti kujundeid ja suurusi. See muudab asjad väga keeruliseks robotite jaoks, kes üritavad välja mõista, mis kuhu pannakse. Siin astuvad pildile 3D nägemisandurid, mis annavad masinatel silmad, mis näevad ja kohanduvad kiiresti uue paigutusega. Võtke näiteks Liberty Robotics, kes on paigaldanud sellised süsteemid oma ladudesse, et automaatselt hakkuda segatud kastide palettimeega. Näeme, et töötlemisaeg kiireneb ja vead vähenevad. Kui rohkem ettevõtteid hakkab sektoris kasutama nägemise juhitud roboti, saame oodata paremat skaleeritavust ilma täpsuse kaotuseta. Ka materjalikäsitluse vea arv märgatavalt väheneb. Suuremas pildis tugevdab see tehnoloogia mitte ainult ladusid, vaid ka kogu tosupplyli võrgustikku.
Tulevikusuundumused 3D nägemisega robotikas
Kunstliku intelligenti integreerimine soovituslikesse laseerlõikumisteenustesse
AI ühendamine 3D nägemisanduritega muudab seda, kuidas kohanduv laserlõikamine toimib, muutes masinaid targemaks ootamatute muutuste korral tootmisprotsessi jooksul. Kui andurid tuvastavad midagi valesti, saab AI peaaegu hetkel kõrvaldada kõik – alates võimsustasemest kuni liikumise kiirusega. Võtame näiteks plekk, mille paksus ei ole ühtlane – masin teeb automaatselt kompensatsiooni, et iga tükk oleks õige. Tootmissektori ekspertide hinnangul on see tõeline mängu muutja kõigi tehaste jaoks. Juba praegu on näha, et vähem töötajaid on vaja lihtsate jälgimisülesannete jaoks, samas kui kasvab nende inimeste nõudlus, kes mõistavad nii masinaid kui ka programmeerimist. Tulevikus vajavad töökojad spetsialiste, kes on koolitatud mitte ainult seadmete käitamisse, vaid ka suhtlemisse nendega läbi koodi, kuna need targa süsteemid hakkavad üha paremini toime tulema keeruliste ülesannetega iseseisvalt.
Pika ulatu sensoreerimise edenedused varirobote jaoks
Pikema vahemaa tundlikkustehnoloogias toimuvad uued arendused annavad keevitusrobotitele tõelise tõuke, kui on vaja hallata keerukalt ligipääsetavates kohtades või olukordades, kus nõutakse äärmist täpsust. Need täiustused võimaldavad robotitel töötada kaugemalt, säilitades samas oma täpsuse, mis avab mitmesuguseid võimalusi tootmis- ja tööstuskeskkondades, kus on vaja täpseid keevitusi kaugusest. Mõelge, kuidas see rakendub praktikas. Näiteks võivad lennundusvalmistajad nüüd kontrollida ja parandada komponente lennuke mootorites, ilma et peaks kõike enne laiali panema. Ka ehitusplatsid kasutavad eelist, eriti neil, kes töötavad suurte konstruktsioonidega, kus ligipääs on piiratud. Uuringud näitavad, et need tehnoloogilised hüpped viivad targemate keevitusmasinateni, mis toime tulevad keeruliste ülesannetega paremini kui kunagi varem, keerukates tingimustes. Ettevõtted investeerivad praegu aktsept R&D osakondadesse, mistõttu on põhjust uskuda, et turule ilmub varsti üsna muljetavaldavaid innovatsioone, eriti alamveekeevituse ja offshore tuuliparkide hoolduse valdkonnas.