機(jī)器人如何因三維機(jī)器視覺技術(shù)而變

車間里，一臺(tái)高速鉆孔機(jī)出現(xiàn)了不小的公差——因?yàn)樗牡毒咭呀?jīng)在使用過程中發(fā)生了磨損。這樣的公差影響了下游各個(gè)制造步驟，致使報(bào)廢率高達(dá)15%，拖累了零部件產(chǎn)品的日產(chǎn)量。于是，工程師不得不關(guān)掉這臺(tái)機(jī)器，重新編程。一番折騰過后，他們確實(shí)看到了改善，但報(bào)廢率仍然達(dá)到了8.5%。為了彌補(bǔ)停機(jī)和報(bào)廢的損失，生產(chǎn)團(tuán)隊(duì)決定接受8.5%的報(bào)廢率，好讓生產(chǎn)速度提上來，避免進(jìn)一步的停機(jī)和重新編程。速度快了，產(chǎn)能自然是高了，然而由于公差太大，致使報(bào)廢率提高到了12%，因而實(shí)際產(chǎn)量并沒有多大改觀，沒過多久就已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于生產(chǎn)計(jì)劃。管理層見此情景，只好批準(zhǔn)了更多的輪班和加班。

停機(jī)、重新編程、運(yùn)行、檢查，反反復(fù)復(fù)沒完沒了。

這看起來就好似一個(gè)惡性循環(huán)，讓生產(chǎn)計(jì)劃越來越遙不可及。對于高速機(jī)器人而言，準(zhǔn)確性是至關(guān)重要的，一個(gè)錯(cuò)誤的尺寸讀數(shù)就可能導(dǎo)致災(zāi)難性后果。不過，借助三維機(jī)器視覺技術(shù)，就可以提高大規(guī)模生產(chǎn)的質(zhì)量和產(chǎn)量并降低成本，這對智能機(jī)器人而言無疑是一大革新。這項(xiàng)技術(shù)可以讓機(jī)器人實(shí)時(shí)做出反應(yīng)、自動(dòng)糾正錯(cuò)誤，同時(shí)向操作人員提供反饋，在不中斷生產(chǎn)運(yùn)行的情況下，主動(dòng)提醒機(jī)器人的人類同行注意到存在的問題。

三維機(jī)器視覺技術(shù)可以接收、處理和應(yīng)對操作過程中的意外事件，并在無需重新編程的情況下完成其任務(wù)，從而創(chuàng)造出一種完全自動(dòng)化的體驗(yàn)。本文中，我們將探討由機(jī)器人處理的三項(xiàng)制造任務(wù)（拾放、出廠尺寸檢測和缺陷識(shí)別），以及三維視覺如何解決這三項(xiàng)任務(wù)中出現(xiàn)的已知問題。

拾放

借助三維機(jī)器視覺技術(shù)帶來的準(zhǔn)確性，自動(dòng)化出廠尺寸檢測可以做得更加精確，而拾放的工作也能得益于機(jī)器人技術(shù)的靈活性。拾放是一個(gè)至關(guān)重要的制造步驟，尤其是在供應(yīng)鏈的各個(gè)環(huán)節(jié)都很緊張的情況下。軟件工程師為拾放工作開發(fā)算法，檢測、觸及物品，并對其進(jìn)行拾取、移動(dòng)和放置，以便訂單能夠順利完成。企業(yè)資源計(jì)劃 (ERP) 系統(tǒng)從系統(tǒng)中接收訂單，并將其傳輸?shù)綑C(jī)器人以便獲取產(chǎn)品。

隨著訂單大量涌入，浪費(fèi)時(shí)間就意味著損失收入。如果機(jī)器人的拾取裝置設(shè)置的抓力不合適，就可能損壞產(chǎn)品，讓時(shí)間和可銷售的商品雙雙蒙受損失。借助三維成像技術(shù)，可以得到全面的產(chǎn)品圖像，還可以將其強(qiáng)度信息實(shí)時(shí)反饋給處理器，為下一步的拾放動(dòng)作確定動(dòng)態(tài)響應(yīng)。在這一過程中，機(jī)器人無需熟悉二維圖紙，而是根據(jù)CAD模型進(jìn)行校準(zhǔn)，并實(shí)時(shí)對物體的位置進(jìn)行三角測量。同時(shí)，智能機(jī)器人技術(shù)會(huì)在多次重復(fù)拾取產(chǎn)品的過程中學(xué)習(xí)并優(yōu)化最佳的拾取方式。圖像在空間位置的準(zhǔn)確性加上對產(chǎn)品結(jié)構(gòu)完整性的了解，使機(jī)器人技術(shù)能夠不斷改善（并加快）訂單執(zhí)行速度。

出廠尺寸檢測

三維機(jī)器視覺非常適合用于測量和尺寸檢測。它使用圖像傳感器記錄高度、寬度和深度維度的數(shù)據(jù)，并根據(jù)偏航軸、俯仰軸和側(cè)傾軸上剩余的自由度來定位位置。在需要嚴(yán)控公差的情況下，這種方法可以提供所需的高精度。在二維檢測中，會(huì)使用零部件的平面圖像與二維工程圖紙或一系列已知測量結(jié)果進(jìn)行比較，而采用三維成像，便可借助展現(xiàn)出物體或特征的形狀、體積或深度的圖像，使二維的優(yōu)勢得到增強(qiáng)。

二維檢測中的一個(gè)常見挑戰(zhàn)是垂直于觀察面方向上的深度或旋轉(zhuǎn)度不符合規(guī)范的特征。通過一張平面圖，可能無法捕捉到這些超出尺寸公差的偏差，導(dǎo)致這些本應(yīng)被拒絕并打上標(biāo)記，以供操作員檢查流程或設(shè)備的零部件在檢測過程中被放行。三維機(jī)器視覺技術(shù)會(huì)在所有六個(gè)自由度上收集定位數(shù)據(jù)并構(gòu)建出圖像，從而應(yīng)對這一挑戰(zhàn)。采用三維機(jī)器視覺的檢測機(jī)器人會(huì)對多個(gè)視角的圖像進(jìn)行比較，從而收集到更多可供分析的數(shù)據(jù)，增強(qiáng)檢測人員的信心。隨后，軟件會(huì)將這些信息疊加起來，通過智能機(jī)器人技術(shù)在無需人工干預(yù)的情況下實(shí)時(shí)輸出相關(guān)零部件或特征的單獨(dú)視圖。

缺陷識(shí)別

如果說拾放需要的精度是宏觀級別，尺寸檢測需要的精度是微觀級別，那么零部件缺陷檢測所需的精度就是納米級別。對于一家企業(yè)而言，產(chǎn)量以及裝配/型式/功能固然很重要，可一旦出現(xiàn)缺陷產(chǎn)品，就會(huì)嚴(yán)重?fù)p害聲譽(yù)和形象，畢竟在發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品有問題時(shí)，消費(fèi)者和客戶必然會(huì)留下差評。在激烈競爭的市場中，產(chǎn)品質(zhì)量是無法妥協(xié)的，如果存在質(zhì)保工程師無法檢測出來的產(chǎn)品缺陷，便會(huì)帶來失去市場份額的巨大風(fēng)險(xiǎn)。

收集零部件三維圖像的方法有很多，這些方法也可以用來描述產(chǎn)品缺陷的形狀和位置。這些缺陷有多種多樣的表現(xiàn)形式，可以是由于材料非均質(zhì)性而導(dǎo)致意外的密度不一致，可以是破碎的內(nèi)部特征，也可以是增材制造的零部件中殘留的支撐材料，或者介于任何兩種情況之間。除了尺寸精度外，質(zhì)保工程師還可以定義一套標(biāo)準(zhǔn)來放行零部件。如果該工程師無法解決漏檢問題，報(bào)廢率就會(huì)因缺陷零部件而提高，從而降低產(chǎn)量，并帶來現(xiàn)場故障的風(fēng)險(xiǎn)。三維機(jī)器成像技術(shù)可以收集、分析信息并將其傳輸給操作員，此時(shí)操作員便可立即提醒質(zhì)控工程師注意產(chǎn)品缺陷問題。機(jī)器人收集的數(shù)據(jù)為工程師提供了寶貴的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，他們可以用這些數(shù)據(jù)來總結(jié)缺陷的頻率、一致性和位置，以便分析出根本原因。及早發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品缺陷，對降低生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)、維持生產(chǎn)進(jìn)度而言至關(guān)重要。

總結(jié)

與任何大批量、資本密集型的過程一樣，機(jī)器會(huì)隨著時(shí)間的流逝而磨損，因而您需要在生產(chǎn)過程中采用不同于以往的開創(chuàng)性技術(shù)。采用了這些技術(shù)的機(jī)器可以化解不可預(yù)見的變化和障礙，無需重新編程即可駕馭它們并完成任務(wù)。您在操作過程中可獲得的信息越多，就越有可能更快找到解決方案。

要追求信息更加豐富的生產(chǎn)過程，三維機(jī)器視覺技術(shù)是一大得力助手。與二維的同類技術(shù)相比，它收集的數(shù)據(jù)要多得多，并且可以在大規(guī)模制造中使用這些數(shù)據(jù)來描繪物體的完整圖像。這些圖像有助于引導(dǎo)機(jī)器縮小拾放應(yīng)用涉及的位置，并通過增加對深度和旋轉(zhuǎn)軸方向的感知來改善出廠尺寸檢測，還可以識(shí)別可能導(dǎo)致召回或安全問題的重大有害產(chǎn)品缺陷。

由于可以執(zhí)行動(dòng)態(tài)響應(yīng)而無需重新編程，三維機(jī)器視覺技術(shù)正作為物聯(lián)網(wǎng)的一部分而變得越來越普及。雖然該項(xiàng)技術(shù)尚未完全成為主流，但可以預(yù)見的是，它將會(huì)迅速從新穎的創(chuàng)新走向商用。企業(yè)將會(huì)繼續(xù)推動(dòng)機(jī)器和流程控制之間的反饋回路進(jìn)一步縮短。這項(xiàng)技術(shù)的能力將會(huì)持續(xù)增長，因?yàn)樵絹碓蕉嗟男袠I(yè)和大規(guī)模制造過程將會(huì)連接到一起。

審核編輯：郭婷