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        淺談基于視覺分析的工業(yè)分揀機(jī)器人的發(fā)展

        2017-12-29 10:58:43王思佳許富強(qiáng)何昌鑫
        山東工業(yè)技術(shù) 2017年24期
        關(guān)鍵詞:工業(yè)機(jī)器人人工智能

        王思佳++許富強(qiáng)++何昌鑫

        摘 要:在大數(shù)據(jù)時代的背景下,人工智能得到了前所未有的發(fā)展。自改革開放尤其是進(jìn)入21世紀(jì)以來,我國整體工業(yè)技術(shù)平穩(wěn)快速發(fā)展,在此期間也一直致力于智能機(jī)器人的研究與制造,其中“中國制造2025”與“互聯(lián)網(wǎng)+”的提出為我國智能機(jī)器人的發(fā)展提供了新的機(jī)遇。自20世紀(jì)70年代引進(jìn)自動分揀技術(shù)以來,我國在吸收國外先進(jìn)經(jīng)驗的基礎(chǔ)上不斷自主研發(fā),緊跟世界發(fā)展潮流,取得了一系列的輝煌成就。本文作者通過大量調(diào)研,從應(yīng)用背景、國內(nèi)外技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀等方面對基于視覺分析的工業(yè)分揀機(jī)器人進(jìn)行了調(diào)查和研究。

        關(guān)鍵詞:人工智能;工業(yè)機(jī)器人;視覺分析;分揀

        DOI:10.16640/j.cnki.37-1222/t.2017.24.017

        1 應(yīng)用背景及意義

        經(jīng)濟(jì)的發(fā)展極大地提高了對產(chǎn)品分類的需求,這就說明對分揀機(jī)器人的要求也越來越高。工業(yè)分揀機(jī)器人,通過虛擬樣機(jī)技術(shù)、機(jī)器視覺技術(shù)和智能控制技術(shù)將視覺與分揀相結(jié)合,實現(xiàn)了對工作臺上目標(biāo)工件的圖像識別、信息提取、空間定位與精準(zhǔn)抓取等一系列動作。工業(yè)分揀機(jī)器人可以有效地提高生產(chǎn)柔性和自動化程度,在生產(chǎn)、分揀、裝配等領(lǐng)域均具有重大的實用性,可以廣泛應(yīng)用于電子、汽車、航空航天、鐵道、機(jī)械等工業(yè)制造部門。

        機(jī)器視覺技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用,極大地增強(qiáng)了機(jī)器人對外界的感知能力,將人們從重復(fù)乏味的視覺識別工作中解脫出來。目前,國內(nèi)很多勞動強(qiáng)度大的行業(yè)生產(chǎn)還大量依靠人力完成,致使成本高,市場競爭力弱。通過采用基于視覺分析的工業(yè)分揀機(jī)器人可以規(guī)范產(chǎn)品位置、產(chǎn)品分類,進(jìn)而有效提高生產(chǎn)效率、降低勞動強(qiáng)度,對實現(xiàn)工業(yè)自動化具有重要意義。

        2 應(yīng)用前景分析

        2.1 生產(chǎn)線產(chǎn)品

        盡管生產(chǎn)線上的產(chǎn)品都是標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn),但由于生產(chǎn)、制造的誤差,總存在一些不合格品。目前質(zhì)檢工作大部分由人工完成,且其方式主要為抽檢,這就產(chǎn)生了一個致命的問題——檢測精度遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠,無法滿足高質(zhì)量產(chǎn)品的控制要求。近幾年,國內(nèi)不少有識之士已意識到這個問題,提出了一系列建議?!皺C(jī)器換人”工作在我國某些領(lǐng)域取得了一定的成果,以浙江為例,該省杭州市質(zhì)檢院在2014與浙江大學(xué)機(jī)器人研究中心合作,致力于研發(fā)基于視覺分析的工業(yè)機(jī)器人,用于產(chǎn)業(yè)檢測,并取得了階段性成果。

        2.2 精密零件

        電子產(chǎn)品、家用電器、磁懸浮列車、航空航天等科技產(chǎn)品的核心部件,比如微型電機(jī)、揚(yáng)聲器、振動元件等,都屬于精密零件。各類科技產(chǎn)品向“高精尖”方向發(fā)展的同時,其質(zhì)量保障也顯得尤為重要,這就對各種規(guī)格的精密零件的誤差要求更加嚴(yán)苛。由于人工的主觀差錯率大,現(xiàn)有的半自動檢測機(jī)器識別精度還達(dá)不到要求,基于視覺分析的工業(yè)分揀機(jī)器人的出現(xiàn),將通過自動化檢測、高精度視覺識別、高效率分揀來降低分揀錯誤率,解決此難題。

        2.3 物料搬送

        物料搬送是當(dāng)前基于視覺分析的工業(yè)分揀機(jī)器人應(yīng)用最成熟的領(lǐng)域。物料搬送主要包括物料的分揀、搬送和放置,整個過程對于視覺要求不是太高,側(cè)重于分揀,而機(jī)器人機(jī)械手依靠其靈活度和穩(wěn)定度可以很好的實現(xiàn)這一動作。

        3 國內(nèi)外技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀

        3.1 美國研發(fā)現(xiàn)狀

        美國作為機(jī)器人的誕生地,其基于視覺分析的工業(yè)分揀機(jī)器人的研發(fā)工作一直處于世界領(lǐng)軍地位。美國 ESM 公司及Sortex公司就研制了一種光電分選機(jī),主要用于農(nóng)副產(chǎn)品分選、金屬分選和礦石分選等領(lǐng)域;美國普渡大學(xué)研制了一種基于機(jī)器視覺的物料分揀系統(tǒng),它采用簡單的圓弧輪廓特征來描述復(fù)雜的零件,能夠較好地從裝有一堆零件的容器中撿取零件;美國哥倫比亞大學(xué)研究出的puma560機(jī)器人可采用立體視覺算法對小火車進(jìn)行空間定位,并實現(xiàn)圖像識別,運(yùn)用視覺功能抓取運(yùn)動中的玩具小火車。

        美國在研究過程中發(fā)現(xiàn),要想完善基于視覺分析的工業(yè)分揀機(jī)器人技術(shù)關(guān)鍵在于視覺方面。 AdeptSight是Adept公司開發(fā)的一款視覺系統(tǒng)軟件,它可為機(jī)器人提供基于PC機(jī)的引導(dǎo)和檢測功能,并且具有極高的穩(wěn)定性和精確性;Fanuc公司的iRVision也是一款視覺系統(tǒng)軟件,它能實現(xiàn)部分位置檢測、防錯等功能。

        3.2 日本研發(fā)現(xiàn)狀

        有“機(jī)器人王國”之稱的日本在機(jī)器人研發(fā)方面也頗有建樹。日本引用人工智能機(jī)器人分揀重型垃圾,即通過信息識別、空間定位等技術(shù)將建筑廢料中的鋼筋、混凝土、木屑、塑料等可以循環(huán)再利用的材料分揀出來另作他用,現(xiàn)場實際測試發(fā)現(xiàn)四臺人工智能機(jī)器人平均每分鐘合計可以對垃圾分揀五十次,一天的垃圾處理量在兩千噸左右。由于日本的垃圾掩埋費(fèi)用特別昂貴,這種基于人工智能的分揀系統(tǒng)可極大地降低垃圾處理的成本,有數(shù)據(jù)顯示,利用該系統(tǒng)的盈利是同種規(guī)模下人工分揀盈利的三倍。

        3.3 國內(nèi)發(fā)展現(xiàn)狀

        移動式分揀裝盤機(jī)器人是昆船自動化物流工程公司開發(fā)出的基于視覺識別的機(jī)器人,該系統(tǒng)將光學(xué)視覺部分、工業(yè)機(jī)器人、數(shù)控有軌車等結(jié)合??蓪崿F(xiàn)自動堆碼、分揀裝盤,自動控制空、實托盤進(jìn)出作業(yè),自動管理分揀裝盤及搭配輔料,調(diào)度同一軌道兩臺機(jī)器人進(jìn)行安全、有效的工作等功能;北京領(lǐng)邦儀器公司研發(fā)出了一款工業(yè)零件檢測機(jī)器人,該機(jī)器人采用先進(jìn)的機(jī)器視覺技術(shù)和光學(xué)檢測技術(shù),可對高精度零件進(jìn)行檢測分揀,在稀土磁材零件行業(yè)中運(yùn)用廣泛,近期,蘋果公司已決定引進(jìn)這款機(jī)器人以用于檢測手機(jī)里面的觸覺反饋線性馬達(dá)零件。

        4 結(jié)語

        基于視覺分析的工業(yè)分揀機(jī)器人在工業(yè)領(lǐng)域的重要性已為人們所認(rèn)知,其技術(shù)關(guān)鍵在于視覺識別、空間定位、準(zhǔn)確抓取等方面?!皺C(jī)器換人”是工業(yè)領(lǐng)域經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新和發(fā)展的必然趨勢,相信在我國技術(shù)人才的潛心鉆研下,我國的工業(yè)分揀機(jī)器人必能邁上一個新的臺階。

        參考文獻(xiàn):

        [1]賀雅琴.自動物料分揀機(jī)器人系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)研究[J].華南理工大學(xué)碩士論文,2011:5-8.

        [2]段振華.工業(yè)機(jī)器人自動分揀輸送線的研究[J].實驗室研究與探索,2013,32(03):113-116.

        [3]伍錫如,黃國明,孫立寧.基于深度學(xué)習(xí)的工業(yè)分揀機(jī)器人快速視覺識別與定位算法[J].機(jī)器人,2016,38(06):711-719.

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