Industriële Automatisering Revolutie: Geavanceerde 3D Visie Tech Voor Robots

Naarmate meer industrieën zich verzoenen met de noodzaak voor robots in hun operaties, zal het aantal industriële robots wereldwijd geïnstalleerd positieve groei ervaren binnen de komende vijf jaar. Met deze ontwikkelende interesse in automatisering komen meer investeringen in onderzoek en ontwikkeling. Het resultaat is leanere robotische systemen met meer geavanceerde componenten. Een groeiende trend voor robotische werkcellen is 3D automatische visie. Deze technologie stelt de robot in staat om een object's positie, grootte, diepte, en kleur te identificeren. Sectoren zoals logistiek, voedselverwerking, life science, en productie vinden manieren om hun processen te automatiseren met visuele componenten.

Wat Zijn De Verschillende Benaderingen Tot 3D Visie?

Visietechnologie is geen “one size fits all” tool. Bepaalde factoren zoals toepassing, apparatuur, product, omgeving, en budget zullen bepalen hoe visie in het proces geïntegreerd moet worden. Er is geen standaard wanneer het gaat om het instellen van real-time 3D imaging in een robotisch systeem. Echter, er zijn een paar standaardtechnieken gebruikt door visie-integratie experts, elk afgestemd om specifieke taken te benefiteren. Deze technieken zijn stereo visie, time-of-flight (TOF), laser triangulatie, en gestructureerd licht.

Laser Triangulatie

Objecten passeren door een bundel licht geëmiteerd door een laser scanner. Een camera op een specifieke hoek positioneert neemt een afbeelding op van de laserlijn als het item doorheen gaat, de bundel vervormend en een profiel van het object creërend.

Gestructureerd Licht

Een projector creëert een dunne band licht om een patroon op een object te projecteren. Camera's vanuit verschillende hoeken observeren de diverse gebogen lijnen van het licht om een 3D afbeelding van het object te ontwikkelen.

Time of Flight (ToF)

Een camera gebruikt een hoge-vermogen laser scanner om licht gereflecteerd van het object terug naar de image sensor te emitteren. De afstand van de camera tot het object wordt berekend op basis van de tijdsvertraging tussen gezonden en ontvangen licht.

Stereo Visie

Het robotische systeem gebruikt twee camera's om dezelfde 2D weergave van een object op te nemen genomen vanaf twee verschillende hoeken. De software gebruikt dan de gevestigde positie van de twee camera's en vergelijkt overeenkomstige punten in de twee platte afbeeldingen om variaties te identificeren en een afbeelding te produceren.

Wat Toepassingen Gebruiken 3D Robotische Visie?

Er is een behoefte aan de moderne industriële robot om objecten te detecteren, onderdelen te herkennen, en componenten onder de juiste hoek te grijpen. Terwijl traditionele robots perfect zijn voor het consistent lokaliseren van onderdelen, kan moderne robotica correcties coördineren om te detecteren waar het stuk is. In plaats van een gehele productielijn stilvalt omdat opvolgende acties niet onbepaalde volgorde zijn, herkent het systeem snel een verandering en past zich aan. Als resultaat, investeert een array van industriële toepassingen over industrieën in 3D robotische visie. Deze omvatten de logistiek, voedselverwerking, life science, productie, en automotive industrieën. Met zoveel sectoren die automatiseren, breidt het gebruik van visietechnologie uit in nieuw gebied. Depalletiseringsapplicaties gebruiken 3D visie componenten om pallets gevuld met diverse typen verzenddozen te scannen voor sortering. Ze gebruiken scanners om het beeld naar software te sturen om de robot in staat te stellen doostypes te detecteren gebaseerd op textuurpatronen en ze naar aangewezen gebieden te sturen. Een voedselverwerkingsfabriek gebruikt multispectrale visietechnologie en speciale verlichting om het product te inspecteren en bederf te detecteren. Toepassingen die traditioneel visietechnologie gebruikten, upgraden naar meer innovatieve apparatuur. Een luchtvaartbedrijf verving traditionele inspectietools met 3D scannen om turbinebladen te inspecteren op imperfecties, inspectietijd reducerend van 18 uur tot 45 minuten. Visietechnologie zal blijven uitbreiden, met toekomstige trends voorspeld in logistiek applicaties, multispectrale machine visie, adaptatie met machine learning met 3D visie, en vloeibare lenzen om meer nauwkeurige afbeeldingen van grotere afstanden toe te laten.

Cruciale Subsystemen En Componenten Voor Visie Applicaties

De meest gecoördineerde automatiseringssystemen hebben meer dan een enkele geautomatiseerde controlesysteem en componenten geïntegreerd om een efficiënte werkcelmontage te maken. Wanneer het gaat om het incorporeren van geavanceerde 3D visie opties zoals object tracking, productprofielering, en bin picking in een proceslijn, moet het systeem 3D beelddata genereren. Het gebruik van 3D visie in robotische systemen vereist het integreren van diverse componenten om adequate stroomvoorziening, real-time verwerking, en veiligheid te faciliteren. Een ander kritisch component van succesvolle automatisering is communicatiecapaciteit. Het is goede praktijk in de digitale leeftijd om connectiviteitspoorten te hebben om een systeem digitaal te verbinden met andere stukken apparatuur voor data sharing. Opkomende robottechnologieën faciliteren Wi-Fi connectiviteit voor hetzelfde doel. Op het ontwerpstadium, het drijven van een risicobeoordelingsstudie is de enige manier om problemen van een systeem te identificeren en te verwijderen die een malfunction kunnen riskeren. Een 3D visie-ingeschakelde robot kan veilig apparatuur stoppen om letsel en schade aan apparatuur te voorkomen. Als kopers investeren in onderzoek en voorafgaande planning, zal het resultaat een flexibele en gebruiksvriendelijke geautomatiseerde systeem zijn.

Conclusie

Moderne productie eist meer uit minder, met leanere productielijnen die grotere output moeten leveren. De invloed van robotische visie zal blijven uitbreiden in verschillende productiegebieden en gloednieuwe manieren vinden om geautomatiseerde processen te verbeteren. Verwacht meer 3D visuele componenten om gemeenschappelijk te worden in automatische systemen in de toekomst.