Ваш браузер устарел. Он имеет уязвимости в безопасности и может не показывать все возможности на этом и других сайтах. Узнайте, как обновить Ваш браузер .

OK

Роботы, наделенные зрением: широкие возможности и высокая производительность

Возможности применения роботов и механизмов можно расширить, если наделить их «зрением». Какие задачи могут решать роботы, оснащенные камерами и системами обработки изображений? Какие факторы следует принимать во внимание?

Роботы, наделенные зрением: широкие возможности и высокая производительность

Роботы способны круглосуточно без устали выполнять даже самую однообразную работу с неизменной точностью и скоростью. Согласно определению, приведенному в европейском стандарте EN 775, роботы представляют собой «автоматически управляемые, перепрограммируемые, многоцелевые манипуляторы с различной степенью свободы». Роботы предлагают широкие возможности и экономические преимущества, благодаря чему в последние десятилетия они прочно зарекомендовали себя во многих отраслях промышленности. Именно поэтому роботы все чаще находят применение по всему миру: согласно докладу World Robotics Report, представленному Международной федерацией робототехники (IFR), в 2018 году по всему миру было поставлено 422 000 единиц роботов, что соответствует рекордному объему продаж в 16,5 млрд долл. США. Хотя по ожиданиям IFR в 2019 году рост будет устойчивым и сохранится на рекордном уровне, установленном в 2018 году, с 2020 по 2022 год прогнозируется беспрецедентно высокий среднегодовой прирост на 12%. Сингапур является мировым лидером в использовании различных манипуляторов и роботизированных устройств с гибкими возможностями: в 2018 году соотношение составило 831 робот на 10 000 работников. Германия, где это соотношение составляет 338 роботов на 10 000 работников, занимает почетное третье место в мире. Таким образом, роботизированные технологии играют важную роль в расширении автоматизации, что является фактором экономичного производства всех видов товаров, особенно в странах с высокой заработной платой.

Еще большая эффективность благодаря машинному зрению

Современные промышленные роботы обычно оснащаются определенным количеством датчиков, которые служат, например, для обнаружения зажатых деталей или немедленной остановки робота в случае опасности столкновения. Однако традиционные датчики предоставляют весьма ограниченную информацию, тогда как системы с функциями обработки изображений предлагают гораздо больше преимуществ и способны получать и анализировать значительно больше данных. Роботы с технологиями машинного зрения анализируют полученные от камеры изображения, что позволяет им существенно эффективнее принимать решения и точно реагировать на неожиданные ситуации. Это чрезвычайно важно, особенно в сегменте так называемых коботов — «коллаборативных роботов», которые разработаны для совместной работы непосредственно с людьми и не оснащаются средствами защиты, в связи с чем предупреждение несчастных случаев является главным приоритетом, чтобы избежать любого риска для здоровья человека. Если же робот повредит рабочую заготовку или другие средства автоматизации в результате неправильных движений, это повлечет высокие затраты и продолжительный простой. В таких случаях системы на базе камер также помогут повысить надежность роботов.

Помимо предотвращения нежелательных ситуаций, оснащенные «зрением» роботы предлагают множество других преимуществ. Они способствуют повышению гибкости технологических процессов, поскольку на основе результатов анализа изображений осуществляется точное управление движениями робота. Без системы обработки изображений робот может не справиться даже с простыми задачами, такими как захват деталей, если деталь находится за пределами заданного местоположения, где робот изначально должен ее забрать. В большинстве случаев это не проблема для роботизированной системы с технологиями машинного зрения: камера фиксирует изображение неточно размещенной детали, в ходе последующего анализа изображения определяется отклонение от заданного положения, после чего скорректированные 2D- или 3D-координаты передаются в управляющую систему робота. В зависимости от ограничений технологического процесса, этот метод гарантирует безошибочный захват заготовок и деталей. Самой сложной задачей для роботов-манипуляторов считается извлечение деталей из бункера: для захвата роботом нерассортированных деталей из бункера требуются сложные системы машинного зрения. Они отвечают за обнаружение следующей детали для захвата, точное определение параметров ее положения в 3D-представлении и передачу этой информации роботу. Исходя из нынешнего уровня развития технологий, эта задача в большинстве случаев была бы неразрешимой без использования системы обработки изображений.

Проектирование системы машинного зрения как важнейший этап

Выбор подходящих технологий обработки изображений для решения конкретной задачи зависит от нескольких факторов. Одним из основных критериев является положение камеры в системе: она может быть стационарно установлена над роботизированным модулем («вне манипулятора») либо интегрирована непосредственно в манипулятор робота («на манипуляторе»). Во втором случае «орган зрения» робота расположен очень близко к месту выполнения действия или непосредственно на зажимном устройстве, однако, поскольку манипулятор постоянно находится в движении, вес камеры должен быть минимальным, сама камера должна быть устойчивой к ускорению и вибрациям, а ее кабельные соединения должны быть надежными и подходящими для использования в роботизированных системах.

Прежде чем приступать к разработке «видящего» робота, также необходимо ответить на основополагающий вопрос о том, какая камера лучше справится с поставленной задачей — традиционная промышленная камера или так называемая интеллектуальная (смарт-камера). В смарт-камерах полученные изображения анализируются непосредственно на стороне камеры, тогда как промышленные камеры передают изображения для анализа на ПК, что, как правило, гарантирует более высокую точность и скорость обработки изображений по сравнению со смарт-камерами. Обе этих архитектуры имеют свои преимущества и недостатки, так что при выборе подходящей системы обработки изображений следует учитывать такие критерии, как допустимая погрешность, скорость технологических процессов и движений робота, тип промышленной среды и, как следствие, необходимый класс защиты системы машинного зрения, несущая способность робота, предпочтительные интерфейсы передачи данных и прочие дополнительные условия.

Тем не менее камера не является единственным решающим фактором эффективного функционирования системы машинного зрения в роботизированной установке. Источник света является важным компонентом любой системы обработки изображений. Только при оптимально подобранном освещении камера обеспечит требуемое качество изображений для их последующего надежного анализа. Оптическая система также играет важную роль. В роботизированных устройствах, где камера машинного зрения установлена на манипуляторе, следует, помимо прочего, убедиться в том, что вибрация и ускорение при движении манипулятора не приводят к изменению параметров, например апертуры. Если рабочее расстояние варьируется, рекомендуется выбирать объективы с автофокусировкой. Даже кабели для подключения системы машинного зрения влияют на стабильность системы в целом, особенно в случае установки камеры на манипуляторе: поскольку робот постоянно находится в движении, рекомендуется использовать специальные кабели или даже кабельные цепи, устойчивые к скручиваниям и изгибам, чтобы обеспечить надежный обмен данными.

Сложные задачи

Помимо подходящих аппаратных компонентов машинного зрения, в разработке «видящего» робота, который действительно принесет экономические преимущества, ключевую роль играет программное обеспечение. Как правило, роботы, потенциально необходимые захваты, камеры, а иногда даже осветительные установки функционируют на основе проприетарных протоколов управления. Таким образом, интеграция всех задействованных подсистем, их программирование и контроль, а также обеспечение надежного обмена данными на всех уровнях, предполагают комплексное проектирование. Общие затраты на внедрение таких систем в значительной степени определяются продолжительностью разработки. В результате решающим фактором является то, могут ли сложные задачи быть выполнены с помощью имеющегося программного обеспечения и совместимых программных инструментов с минимальными усилиями.

Другими словами, интеграция «видящих» роботов в промышленные процессы — непростая задача. Тем не менее широкие возможности, которые открывают технологии машинного зрения, обычно оправдывают все затраты. Вы получаете инновационные, гибкие решения для самых разнообразных промышленных направлений.