Industriële Robotica: Traditionele, Collaboratieve en Adaptieve Systemen Uitgelegd

Wat is industriële robotica?

Het zijn alle complexe mechanismen die taken in een industriële omgeving automatiseren. Dit omvat van robotarmen, stapelaars, 3-as systemen, automaten, enz. Ze hebben de kenmerk dat ze door externe signalen gecontroleerd moeten worden en hun geprogrammeerde bewegingen voordat ze de toegewezen taken kunnen uitvoeren. Deze signalen kunnen van een taakstartsignaal zijn gegeven door een PLC tot de bewegingscoördinaten die door een computer vision-systeem worden overgedragen om de volgende taak uit te voeren.

Typen industriële robotica en hun verschillen

De twee typen industriële robotica zijn traditionele robots en collaboratieve robots. In de laatste jaren is een nieuw type industriële robot gedefinieerd en gedifferentieerd. Het zijn adaptieve of intelligente robots.

• Het belangrijkste kenmerk van traditionele robots is hun noodzaak om fysieke barrières te hebben voor hun veilige gebruik.

• In het geval van collaboratieve robots, is het meest representatieve kenmerk hun ontwerp voorbereid om in samenwerking met de menselijke operator te kunnen werken, zonder de noodzaak voor fysieke barrières. Een negatief gevolg van het behouden van deze werkwijze is de lagere snelheid en nominale belasting van collaboratieve robotica vergeleken met traditionele robotica.

• Adaptieve of intelligente robotica is een evolutie van beide typen. Het kan de sterke en zwakke punten van beide typen hebben. Zowel een traditionele robot als een collaboratieve robot kan zich transformeren in een adaptieve of intelligente robot. Het belangrijkste kenmerk is zijn vermogen om te reageren op de omgeving en zijn bewegingen aan te passen aan de specifieke taak die het uitvoert. Dit is mogelijk dankzij een sensorlaag die de robot "zintuigen" geeft en Deep Learning of machine learning-systemen die de ontvangen informatie beheren en de bewegingen van de adaptieve of intelligente robot controleren.

Deep Learning en Neurale Netwerken in Robotica

De bijdrage van data door een sensoraan een robot geeft niet zichzelf intelligentie of adaptabiliteit aan de omgeving en de taak die het uitvoert. Deze data moet verwerkt en behandeld worden om de passende acties te definiëren die de adaptieve of intelligente robot moet uitvoeren. Afhankelijk van de complexiteit, kan deze dataverwerking gedaan worden met traditionele software of deep learning systemen en neurale netwerken. Deep learning wordt gebruikt in die systemen waar besluitvorming gebaseerd op sensordata erg complex is.

Ontwerp van Grepers en Tools voor Robotica

Een heel belangrijk deel van industriële robotica-systemen is de manier van interacteren met het product of proces. Het ontwerp van grepers en tools is net zo belangrijk als de programmering en communicatie van de robot. Deze systemen moeten garanderen dat de industriële robot het product niet beschadigt en dat ze hun taak correct in een industriële proces uitvoeren. Soms kan dit ontwerp erg complex zijn, hetzij door de vorm van het te hanteren product of de complexiteit van het proces.

Toepassingen, Voordelen en Voordelen van Adaptieve of Intelligente Robotica

De toepassingen van industriële robotica zijn bekend en dekken onderwerpen zoals:

• Montage
• Laden en lossen van machines. Pick and place
• Verpakt en gepalletiseerd
• Transport van onderdelen, verwijdering van onderdelen
• Snijden, slijpen en polijsten
• Schilderprocessen
• Aanbrengen van lijm en dichtmiddelen
• Lassen
• Meting en kwaliteitscontrole

Echter, de complexere processen door hun variabiliteit zijn niet geautomatiseerd. Het creëren van programma's bijna dagelijks voor nieuwe varianten of de onmogelijkheid om niveaus te garanderen, maakt industrialisatie door traditionele of collaboratieve robotica niet mogelijk of niet winstgevend. Voor deze gevallen biedt adaptieve of intelligente robotica een oplossing. Het hoofddoordeel is adaptatie aan de werkomgeving. In plaats van te werken met vooraf ingestelde taak- of bewegingscoördinaten, werkt men met drijvende punten. Deze punten worden in elk geval gedefinieerd door de sensoren die we aan de installatie koppelen. De sensoren leveren de informatie die de controle-eenheid gebruikt om de drijvende punten te definiëren. Deze adaptatie aan de omgeving is groter of kleiner afhankelijk van de verwerkingscapaciteit van de controle-eenheid en de resolutie en kwaliteit van de data die de sensoren leveren.

In dit Project uitgevoerd door ATRIA, kun je leren over een adaptief robotica-systeem waarin, dankzij een visiecamera, het systeem in staat is om het punt te verwerken en te selecteren waar de batterij moet worden aangesloten, zonder enig type vaste afmeting. Een ander voordeel van adaptieve robotica is dat het kan worden toegepast op pre-bestaande collaboratieve of traditionele installaties met een lager investeringsniveau. Dit is omdat de hardware volledig benut kan worden in de nieuwe installatie. Ten slotte is nog een voordeel van adaptieve of intelligente robotica zijn flexibiliteit. Als de omgeving of processen veranderen, is het systeem in staat om zich aan te passen zonder economische investering. Wijzigingen op softwareniveau of sensorupdates kunnen voldoende zijn voor de adaptieve of intelligente robotica-installatie om correct te functioneren.

In dit andere Project en ook dankzij een adaptief robotica-systeem, is de robot in staat om te beslissen hoe het het onderdeel moet grijpen, aangezien ze in chaotisch worden ontvangen, en hoe ze in de doos geplaatst moeten worden.

Stappen om een Robotica-Project Uit te Voeren

De meest voorkomende stappen die we in elk automatiseringsproces waarin een industriële robot betrokken is, moeten volgen, zijn:

1. Definitie van eisen: In deze stap worden de taken die de industriële robot moet uitvoeren gedefinieerd samen met de kenmerken die het moet vervullen. Een goede definitie van eisen kan veel later werk en ontwikkelingsgeld besparen in de volgende stappen.
2. Hardware- en software-selectie: Moet gebaseerd zijn op de data verkregen in de vorige stap en op de ervaring van het werkteam. In deze stap wordt gedefinieerd welk type robotisch systeem het meest geschikt is: een traditionele robot, een collaboratieve robot of een adaptieve / intelligente robot.
3. Ontwerp van de installatie met alle data gedefinieerd en gevalideerd door de klant uit de vorige twee stappen. In het ontwerp is het noodzakelijk om de verschillende fasen en delen van het proces te definiëren, evenals de werkstromen en relaties tussen de verschillende elementen.
4. Validatie van de meest kritische punten gedetecteerd tijdens de ontwerpfas. Hiervoor kunnen prototypes en gedeeltelijke constructies van de installatie uitgevoerd worden. Deze stap is erg belangrijk in gevallen van adaptieve of intelligente robotica. Ook in die installaties waar de variabiliteit van onderdelen of processen erg hoog is.
5. Industrialisatie van de ontworpen en gevalideerde installatie. In deze stap is het erg belangrijk om de tests te definiëren die gebruikt zullen worden om de installatie te valideren.

Wil je robotica toepassen in je processen of producten? Neem contact met ons op!

Gerelateerde Berichten:

• Industriële robotica voor de fabrieken van morgen
• Kunstmatige intelligentie robots
• Waarom een collaboratieve robot gebruiken?
• Toepassing van Industrie 4.0 in verschillende sectoren

Gerelateerde Projecten:

• Batterijen aansluiten met computer vision
• Pick and place van band met UR en visie
• Eind van lijn functiesysteem met collaboratieve robot
• Picken met visie en tweearmige collaboratieve robot
• Functies testen met MIR+UR bij hoge temperaturen