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随着智能制造时代的到来,产线自动化已成为提升效率的必由之路。而在这个过程中,传统固定装置的不足也日益凸显:它们往往针对单一情景设计,面对随机应变则手足无措。要真正实现工业4.0的柔性制造,自动设备本身也需“变通”才行。在这背景下,视觉机器人柔性上下料技术逐渐升温。
其以工业级视觉相机和机械手臂为基础部件,主要用于生产线的自动装卸操作。相较于固定位装置,视觉机器人可提供识别与抓取的灵活性,更易适应处理多变物体的「柔性流水线」。
例如随机到来的工件,传统设备只能锁死某几种形态,容易失误;而视觉机器人可通过深度学习算法「一览全貌」,分类定位后准确抓取,大幅降低违规率,也无需人工来分拣修正。近年来这类系统已在汽车电子等领域小规模应用,效果显著。
实现视觉机器人柔性上下料的背后,视觉机器人运用了一系列核心技术。其中高速准确的图像处理算法尤为重要,这决定了对随机到位物体的检测与定位效果,是实现主动识别的基石。此外还有避障碰撞的运动轨迹规划技术,以及接触反馈式的柔性抓取策略等。正是这全套系统支撑,使视觉机器人得以准确对位任意物品。
这种视觉机器人柔性上下料「随机应变」的能力正符合柔性生产线的自动化需求。它不仅可提升装卸作业效率,大幅节约停工损耗;还可减轻产品损伤风险,有效控制废品率、避免二次污染等。可见,视觉机器人技术必将大有可为,其应用前景广阔。信息时代的智能制造、柔性流水,有它参与定可事半功倍。可见,视觉机器人技术必将大有可为,其应用前景广阔。信息时代的智能制造、柔性流水,有它参与定可事半功倍。
目前,视觉机器人技术还存在一定局限,如识别能力有待加强,抓取柔性有待提高,运动轨迹规划也需进一步优化等。但随着算法和硬件的发展,视觉机器人系统也在不断升级和完善。比如在深度学习和迁移学习的应用下,识别能力已有大幅提升;各类传感器的引入也使抓取更加准确柔和;同时运动学模型和碰撞检测的加持,也使规划生成的轨迹更加平顺高效。可以预见,经过产学研各方的持续努力,视觉机器人技术必将取得更大突破,在支持柔性制造方面发挥更大作用。
