Plukken in beweging in de IIoT-wereld

Volgens de Market Research Engine zal de markt voor Industrial Internet of Things (IIoT) de komende vijf jaar groeien met een samengesteld jaarlijks groeipercentage van meer dan 8%.

Als zodanig kan het IIoT worden gezien als de volgende grens die een nieuw niveau van productiviteit en efficiëntie naar fabrieken over de hele wereld brengt. Het is een sleutelelement van slimme productie en een noodzaak voor alle bedrijven die op zoek zijn naar een concurrentievoordeel.

Het IIoT staat natuurlijk niet op zichzelf – het is afhankelijk van een samenspel van de meest geavanceerde technologieën, waaronder robotica, kunstmatige intelligentie (AI), machinevisie, cloud computing-systemen, data-analysesystemen en andere. Dit artikel gaat in op het belang van machinevisie en de nieuwste ontwikkelingen in het veld die het IIoT vormgeven en toepassingen definiëren die binnen de context kunnen worden geautomatiseerd.

Laten we dit stap voor stap uitpakken door eerst uit te leggen wat het Industrial Internet of Things eigenlijk is.

Wat is het industriële internet der dingen, of IIoT?

Het Industrial Internet of Things is een netwerk van verbonden slimme apparaten en real-time data-analyse - en het gebruik van deze technologieën - in industriële toepassingen van de maakindustrie. Het vertegenwoordigt de meest geavanceerde vorm van automatisering om naadloze productie en non-stop optimalisatie mogelijk te maken door middel van voorspellend onderhoud en bewaking op afstand. IIoT-technologieën zorgen voor snelle en nauwkeurige zakelijke beslissingen, verhogen de productiviteit en efficiëntie, maximaliseren de productkwaliteit, verbeteren de veiligheid van werknemers, besparen tijd en verlagen de kosten door de verspilling van middelen te minimaliseren.

Het IIoT is een sleutelelement van een Smart Factory en is als zodanig nauw verbonden met de 4e industriële revolutie of Industrie 4.0.

Wat is nu de rol van machine vision in het IIoT?

Machinevisie in het IIoT

De markt voor industriële machine vision groeit in een recordtempo. Vorderingen in machine vision behoren tot de belangrijkste aanjagers van geavanceerde industriële toepassingen en fabrieksautomatisering; vooral 3D-beeldvorming staat centraal in deze niche.

De groeiende acceptatie van 3D-machine vision-technologieën in IIoT-toepassingen wordt gedreven door de toenemende betaalbaarheid, verbeterde mogelijkheden van zowel de software- als de hardwarekant, en een groeiend scala aan toepassingen. Deze omvatten robotgeleiding, objectbehandeling en -sortering, productinspectie en kwaliteitscontrole, real-time procescontrole en vele andere toepassingen.

Tot voor kort beperkte 3D-machinevisie de bovengenoemde toepassingsgebieden tot statische scènes. Dit betekende het volgende:

Objecten die op een drager bewegen, moesten worden gestopt om te worden gescand en door een robot te worden afgehandeld. Evenzo moest een robot die werd geleid door 3D-visie die aan zijn arm was bevestigd, voor elke scanopname stoppen met bewegen. Dit heeft een simpele reden.

Conventionele 3D-waarnemingstechnologieën voor het scannen van grote werkgebieden zijn niet in staat om bewegende objecten in hoge kwaliteit te scannen.

Tot voor kort waren Time of Flight of actieve stereosystemen de meest populaire technologieën die op de markt werden aangeboden voor het scannen van bewegende objecten. . Hun belangrijkste voordeel is snelheid en een groot scanbereik . Maar ze hebben een grote beperking –hun resolutie is vaak VGA (Video Graphics Array =een resolutiestandaard voor het weergeven van afbeeldingen op monitoren) en hun nauwkeurigheid kan slechts enkele millimeters bedragen. Bovendien kunnen ze geen mooie details aan randen geven en heeft het hele 3D-beeld nogal veel ruis.

Daarom, als u gestructureerde lichtsensoren van hoge kwaliteit nodig heeft kan de juiste keuze zijn. Ze kunnen allerlei soorten materialen en oppervlakken in verschillende werkomstandigheden scannen en daarbijrobuuste gegevens en hoge nauwkeurigheid leveren . Ze hebben echter ook een fundamentele beperking:ze kunnen alleen worden gebruikt als de scène perfect statisch is, aangezien ze geen bewegende of trillende objecten kunnen scannen. Dit komt omdat een gestructureerd lichtsysteem een ​​reeks lichtpatronen op een scène projecteert en als het gescande object beweegt, wordt het geprojecteerde patroon verbroken. Het resultaat is veel ruis, rondvliegende artefacten of zelfs een onvolledige puntenwolk.

Dus, hoe krijg je zowel hoge kwaliteit als hoge snelheid van 3D-scannen?

Photoneo's baanbrekende technologie combineert de snelheid van ToF/actieve stereosystemen en de kwaliteit van gestructureerde lichtsystemen - als enige op de markt. Het wordt het parallel gestructureerde licht genoemd en biedt een puntenwolk met hoge resolutie met 900.000 3D-punten, submillimeternauwkeurigheid, weinig ruis, gedetailleerde contouren, hoge robuustheid, volledigheid van de scan op verschillende materialen en hoge kwaliteit op randen. En het belangrijkste is:dit kan allemaal in beweging gebeuren.

Dit transformeert IIoT-applicaties van de grond af.

Uitbreiding van de reeks IIoT-toepassingen met motion

Het parallel gestructureerde licht, dat is geïmplementeerd in de Photoneo 3D-camera MotionCam-3D, transformeert automatisering door volledig nieuwe toepassingen mogelijk te maken en door cyclustijden en latentie in de bestaande te verkorten.

Bij hand-oogrobotica hoeft de robot niet meer te stoppen om een ​​scan te maken en vervolgens de vereiste actie uit te voeren, omdat de technologie zorgt voor een continue stroom van hoogwaardige 3D-gegevens, zelfs tijdens willekeurige bewegingen of trillingen.

De Parallel Structured Light kan ook conventionele 3D-toepassingen versnellen, zoals de manipulatie van objecten in de 3D-ruimte of de evaluatie van hun kwaliteit tijdens het fabricageproces. Een voorbeeld van zo'n toepassing is het herkennen en oppakken van objecten die op een bewegende drager zijn geplaatst en het vervolgens sorteren ervan volgens bepaalde criteria, zoals OK of NIET OK.

Naast productieprocessen breidt de technologie het IIoT-potentieel ook uit naar sectoren zoals logistiek, e-commerce en andere. Het kan worden gebruikt voor de identificatie van pakketten die op een transportband of een hangbaan passeren en voor het navigeren door een robot om ze te verzamelen, te sorteren en in de juiste container of andere locatie te plaatsen. Door de Parallel Structured Light te combineren met kunstmatige intelligentie (AI), wordt het potentieel en het toepassingsbereik nog verder uitgebreid.

3D-machinevisie is een sleutelelement van het industriële IoT en hoewel de vorderingen de hele IIoT-wereld vormgeven, geeft het IIoT op zijn beurt vorm aan de trends in 3D-machinevisie. Aangezien het IIoT een standaard wordt in moderne fabrieken, kunnen we een snelle groei verwachten in verbonden machine vision-systemen, AI en andere kernelementen. Dit verbonden netwerk maakt het mogelijk om de productie- en logistieke processen in elke industriële omgeving te analyseren, te begrijpen en te optimaliseren.