Stap 5: Een cobot naadloos integreren in uw operaties – Vision

Vision: Moet u daarheen?

Voor hen die de eerste stap naar implementatie van 2D, 2.5D, of 3D vision in hun productieprocessen nog niet hebben gezet, kan het intimiderend zijn. Hoe begint u en bij welk proces?

Het antwoord op die vraag is enigszins simpel. Maak de eerste juiste bocht in uw reis en vraag uzelf: "Heeft u werknemers die fysiek kwaliteitscontrole inspecties op een regelmatige basis uitvoeren?"

Waarom dat proces kiezen om mee te beginnen? Omdat elke shop een of andere vorm van QC moet uitvoeren, wat een universele taak is die vaak handmatig gedaan wordt met uw betrouwbare schuifmaat of op een CMM. Vision is vandaag de dag simpeler dan ooit door hoe snel AI evolueert. Het is sneller dan de meeste van ons bij kunnen benen. Overweeg ook hoe agressief vision OEMs moeten zijn om bij te blijven met deze steeds evoluerende technologie om het beter, sneller en makkelijker te maken, voordat hun concurrenten dat doen.

Vandaag de dag verwachten automatiseringseindgebruikers meer door eenvoudigere, gebruiksvriendelijke oplossingen te eisen van vision OEMs. Dus, voordat u uw hoofd schudt en zegt dat vision geen plaats heeft in uw productieprocessen, bedenk het opnieuw.

Terugverwijzend naar de eerste vraag: "Heeft u werknemers die fysiek kwaliteitscontrole inspecties op een regelmatige basis uitvoeren?" Denk aan de hoeveelheid tijd die het kost om handmatig een onderdeel op te pakken en te inspecteren met de simpelste vorm van QC, de betrouwbare schuifmaat. Vervolgens de metingen documenteren in een log of journaal en terugkeren naar dit proces keer op keer door de dag. Hoeveel meer slechte onderdelen zijn er geproduceerd tijdens de inspectie, documentatie en terugkeertijd?

Nu laten we een CMM overwegen. Denk hierover na – de operator pakt een onderdeel op, loopt naar de geconditioneerde QC-kamer en plaatst het op de CMM. Zelfs als de CMM al ingesteld is om het onderdeel te inspecteren, de tijd die het kost om het onderdeel correct op de tafel te positioneren, de inspectie- en meetproces te starten, de data te analyseren, en terug te lopen naar de machine om aan te passen, kan een aanzienlijke hoeveelheid tijd kosten. Hoeveel onderdelen en hoeveel materiaal zou geschropt kunnen worden als het onderdeel buiten tolerantie is?

Nu denk aan het proces als een robot het onderdeel oppakt en inspecteert met een 2D of 3D vision systeem. Hoe snel denkt u dat dat proces voltooid zou zijn? Acties als downtime, herprogrammering, en andere aanpassingen om tolerantie te garanderen hebben een meetbare en kwantitatieve negatieve impact op elke job's ROI. Constante QC-checks zijn altijd een debet op COGS. Overweeg dan de toegevoegde-waarde taken die uw operator had kunnen uitvoeren terwijl het robot vision systeem onderdelen controleerde. Al deze factoren kunnen optellen tot geld op tafel laten liggen.

Maar wacht – er is meer!

Wat als uw vision systeem de data matrix van uw onderdeel kan verzamelen en analyseren, en in plaats van te stoppen of te alarmeren, automatisch correcties aanbrengt in de machine's PLC? Dit heet procesoptimalisatie, en het beste is dat u er niet hoeft te zijn om te weten dat aanpassingen nodig zijn. U ziet het in het data-rapport wanneer u 's ochtends op kantoor komt, na uw koffie.

Verschillen tussen 2D & 3D Vision

Er zijn een veelheid aan diensten die zowel 2D als 3D machine vision systemen kunnen stroomlijnen; het meest voorkomende gebruik is hierboven genoemd. Maar vision kan ook inventarisbeheer, robotbegeleiding, materiaalhandling, montageverificatie, herkenning en identificatie, verpakken, en bin picking in gestructureerde en ongestructureerde omgevingen met een divers veld of bereik van objecten (verschillende grootte onderdelen op één band of bak). En laten we niet vergeten absolute realtime data verzameling. Fabrikanten gebruiken realtime data om strategische beslissingen te nemen om competitief te blijven, en steeds meer eindklanten verwachten dat fabrikanten data delen voor historische informatie over onderdeelsproductie. Dat is veel applicaties die snel gedaan kunnen worden met procesoptimalisatie, en het zal een positieve invloed hebben op doorvoer. Dus, zodra u beslist over de taak, vraag uzelf: "Welke graad van vision zal deze job het meest ten goede komen?"

2D vision is doorgaans sneller dan 3D vanwege zijn algoritmen, dataverwerking en beeldverwerving. Echter, 3D vision werkt beter op meer ingewikkelde complexe geometrieën. 2D vision kan complexe bin picking van willekeurige onderdelen uitvoeren en ze op een band in een specifieke oriëntatie plaatsen; echter, 3D vision is best als meerdere aanrakingen en bewegingen plaatsvinden, vooral als het onderdeel broos is. 2D vision kan willekeurig gevormde/grootte onderdelen op een band hanteren, maar als er significante diepte in de onderdelen zit, is 3D best. Als de job levenscyclus een vaste periode is met volumineuze onderdelen, is 3D vision doorgaans het antwoord omdat het beter kleur kan toepassen op de diverse onderdelen om ze van elkaar te differentiëren.

Menselijk gezichtsvermogen vs. Machine Vision

Menselijk gezichtsvermogen is best gebruikt voor kwalitatieve interpretatie van een ongestructureerde en/of complexe scene. Onze ogen zijn beperkt in grootte, en hebben daarom beperkte lichtabsorptie en frequentie mogelijkheden. De pupil diameter is ook klein, hoewel hij kan veranderen in grootte afhankelijk van de helderheid van de atmosfeer, maar voor het grootste deel ook beperkt.

De menselijke netvlies accepteert een beeld. Sensorische input stroomt door de netvlies in de visuele cortex van de hersenen. De cortex parseert de informatie in een onmeetbare snelheid om het object(s) te herkennen. Maar het menselijk oog kan geen licht accumuleren over lange periodes om zwakke of verafbeelden te intensiveren, en wat meer is, het oog kan geen beeld opslaan voor toekomstige referentie.

Daarentegen blinkt machine vision uit in kwantitatieve meting van een gestructureerde scene vanwege zijn snelheid, nauwkeurigheid en herhaalbaarheid. Daarom kan een productielijn met vision duizenden onderdelen per minuut inspecteren en identificeren. Het is ook waarom machine vision gebruikt kan worden in hoge resolutie voor het herkennen van details in objecten te klein om door het menselijk oog gezien te worden.

Vision drukt productiekosten naar beneden

Het is logisch dat het verwijderen van het menselijke component van onderdelen die getest, gehanteerd of geobserveerd worden op inconsistenties, schade voorkomt en onderhoudstijd en -kosten vermindert die geassocieerd zijn met slijtage op mechanische componenten. Het is ook bewezen dat machine vision een positief veiligheidscomponent toevoegt aan het productieproces door menselijke betrokkenheid te verminderen, wat operationele voordelen vergroot. Bovendien voorkomt het menselijke contaminatie van clean rooms en beschermt werknemers van gevaarlijke omgevingen. Al deze genoemde factoren zijn cumulatief voor verhoogde doorvoer, wat altijd een significante drijvende factor in productie is.

Het integreren van vision in dagelijkse productie is niet meer op de horizon, en het gaat ook niet weg. Machine vision is aangekomen en wordt steeds meer geïntegreerd in productieprocessen. Visionaires implementeren vooruitstrevend denken. Vooruitstrevend denken is wat Amerikaanse productie drijft. Het integreren van vision als standaard zal niet anders zijn.

Samenwerken met een vision provider die veteran is in de CNC machine tool industrie is slim vooruitstrevend denken. Het A+ Automation Team bij Absolute Machine Tools is gekwalificeerd in 2D, 2.5D, en 3D vision systemen via OEMs zoals Cognex, Keyence, Omron, en vele meer. Voor meer informatie of hulp bij het bepalen van de beste kosteneffectieve automatiseringsoplossing voor uw bedrijf, neem vandaag contact met ons op op info@absolutemachine.com, of bel ons op 800-852-7825. Wij zijn Absolute en we zijn hier om te helpen!

Klik hier voor meer informatie over OB7 Cobots

Bekijk onze eerdere artikelen in de serie "Succesvol een cobot implementeren":

• Stap 1: De cobot is slechts één onderdeel van de applicatie
• Stap 2: Welke rol spelen integrators in dit proces?
• Stap 3: Hoe wordt het werk gestaged? Het moet allemaal onderdeel zijn van het masterplan
• Stap 4: De juiste end-effector kiezen
• Stap 5: Vision – Moet u daarheen?
• Stap 6: Hebben cobots onderhoud nodig als industriële robots?
• Stap 7: Risicobeoordeling