Quelle est la réalité de la vision robotique ?

La vision robotique ou les systèmes robotiques guidés par la vision sont un nouveau moyen par lequel de nombreux fabricants évitent les contraintes de gabarit et de positionnement qui accompagnent les robots industriels standard.

Ces contraintes existent parce qu'un robot doit généralement suivre un programme limité ou précis afin de mener un processus reproductible avec une sortie fiable. Vous pouvez les considérer comme le soudage d'un châssis de voiture ou l'aide à l'assemblage de composants sur une ligne d'assemblage de masse - ce sont des opérations précises et hautement répétables qui peuvent justifier des coûts de configuration importants et précis tout en ayant un retour sur investissement.

Dans de nombreux scénarios, cependant, la variété des pièces ou leur taille et leur volume rendent simplement un tel gabarit précis peu pratique. La vision robotique offre un moyen alternatif de réaliser des processus encore très répétitifs. Avec une technologie spécialisée en plus des capacités de vision, la vision robotique peut également ouvrir la porte à des solutions « d'auto-programmation » qui ne se contentent pas de surmonter les limites des contraintes de jigging existantes, mais permettent en fait aux robots de répondre en temps réel au processus jamais vu auparavant. pièces et positions - le tout avec la valeur ajoutée de pas de programmation manuelle .

Où les robots sont-ils utilisés aujourd'hui

Les robots ont été couramment utilisés par les constructeurs automobiles et d'autres entreprises du marché de masse. On estime que près de 40 % des robots de fabrication nord-américains sont utilisés dans le secteur automobile. Ces robots assemblent des véhicules et appliquent des processus de production à leurs pièces ou au produit final.

Cela fonctionne pour ce type de constructeur car les voitures 1) sont chères à l'achat, 2) sont coûteuses à fabriquer, 3) ont des lots de grande taille (il existe de nombreux modèles de voitures qui se vendent des dizaines voire des centaines de milliers d'unités par an), 4) ne voient des changements de conception majeurs que tous les 5 à 7 ans.

Malgré la manière dont des industries telles que l'automobile et l'électronique ont propulsé différents types d'opérations de robots, les robots eux-mêmes ne sont pas devenus aussi réactifs aux autres formes d'opérations. Le robot ou la vision artificielle a essayé de changer cela en donnant aux robots les capacités de détection pour répondre à leur environnement en temps réel ou identifier des objets clés et les manipuler dans l'espace.

Dans l'état actuel des choses, la plupart de ces opérations ont été assez répétitives - pensez à la palettisation, au pick and place ou aux opérations automatisées où un robot doit identifier et assembler ou assembler de petites pièces et composants dans l'espace. Ces applications fonctionnent toujours avec les nouvelles utilisations de l'intelligence artificielle, cependant, les robots industriels utilisant la vision industrielle ont la capacité de devenir aussi réactifs que les travailleurs humains qualifiés dans les environnements industriels, ce qui profite surtout aux fabricants à haut débit.

Comment Robot Vision a été testé jusqu'à présent

Des tentatives de vision robotique ont été faites au moyen d'images statiques, de radars, de lidar ou d'autres formulations, tandis que les progrès de la vision par ordinateur ont également créé d'autres opportunités pour développer des robots plus autonomes.

Les formes de vision robotique les plus reconnaissables que nous voyons dans les médias aujourd'hui sont les voitures autonomes, les robots mobiles autonomes et les robots « picker ». Les voitures autonomes, bien qu'elles soient encore en développement et atteignent lentement un solide dossier de sécurité, fonctionnent essentiellement de manière autonome sur les routes et les autoroutes.

La conduite autonome utilise efficacement une combinaison de cartes, de GPS et de connaissance de la situation pour évaluer où elle se dirige et quels obstacles se trouvent sur le chemin, tout en gérant également les divers problèmes de circulation, de feux, de panneaux d'arrêt, de piétons, de limitations de vitesse et d'objets dans le route pour se rendre à destination. Cette technologie est déjà disponible dans des voitures comme Tesla aujourd'hui et d'autres marques sous la forme d'une assistance de voie et de différentes fonctions de sécurité qui augmentent les capacités du conducteur.

Quant aux robots mobiles autonomes, ils sont principalement utilisés dans des entrepôts et parfois dans des scénarios de livraison de colis ou de télésurveillance (comme, par exemple, un drone). Dans ces situations, l'IA est également utilisée pour traiter des informations visuelles générales et identifier des objectifs spécifiques. Doordash a déjà commencé à déployer de petits robots de livraison pour transporter de la nourriture à destination.

Divers robots d'entrepôt ont également été considérés comme capables de manipuler des matériaux et même de permettre l'emballage, tandis que les robots « récupérateurs » basés sur une technologie comme celle de Covariant permettent aux robots de distinguer les objets sur un convoyeur et de les emballer ou de les trier, que ce soit pour la distribution en gros ou l'expédition au détail. . Cela va encore plus loin en termes de vision robotique, car il vise à distinguer les différents types de pièces et à les trier de manière adéquate - un grand pas en avant, mais toujours limité aux applications d'entrepôt, à la manutention des matériaux et non à la valeur ajoutée ou à l'artisanat. processus.

Pour les processus à valeur ajoutée, Robot vision a été utilisé de diverses manières, mais ils font souvent partie de cadres de machines toujours programmés qui ne fonctionnent pas nécessairement en temps réel en ce qui concerne la programmation ou les mélanges de pièces. En même temps, ils sont plus que jamais nécessaires. Entre la distanciation sociale, la crise des retraites des baby-boomers et une pénurie de main-d'œuvre qualifiée parmi les jeunes travailleurs, les entreprises n'ont pas suffisamment d'options d'automatisation prêtes à maintenir la production sans augmenter les coûts - pour elles-mêmes, les clients et les consommateurs.

Pourquoi Robot Vision permet des avancées en matière d'auto-programmation

Combiner la vision robotique avec une IA efficace et spécialisée dans les processus est la dernière étape pour donner aux usines et aux installations une réelle autonomie sur le lieu de travail.

Chez Omnirobotic, nous avons créé des systèmes de capteurs infrarouges qui permettent aux robots de visualiser et d'interpréter les formes lorsqu'elles sont placées devant eux. Ce système a une perception de profondeur et un champ de vision suffisants pour pouvoir générer une image numérisée de diverses pièces, formes et positions dans un environnement de fabrication à un degré similaire à celui qu'un travailleur qualifié pourrait avoir "dans sa propre tête". À l'aide de l'IA, notre système peut ensuite générer des mouvements de robot uniques en temps réel, ce qui à la fois raccourcit le processus de programmation traditionnel et permet aux robots de fonctionner de manière autonome, quelle que soit la variété de pièces ou les nombreuses exigences courantes des fabricants.

Cette technologie prend en compte une variété de limitations de processus. Par exemple, avec un processus de pulvérisation, avez-vous besoin d'un certain type d'outil ? Y a-t-il une distance de sécurité nécessaire entre l'outil et la pièce ? Y a-t-il uniquement des faces de pièces à peindre ?

Après avoir spécifié ces fonctions, vous bénéficiez finalement de la vision industrielle utilisée directement dans le processus d'identification, d'interprétation de l'orientation des pièces et de génération d'un mouvement de robot unique pour y parvenir. Ces exigences nécessitent toutes en fin de compte une « division du travail » claire au sein de l'IA utilisée pour le traiter. En identifiant les paramètres de pièce, de processus et de technique, les machines peuvent enfin interpréter toutes les informations nécessaires qui permettent à un robot de réaliser une programmation en temps quasi réel grâce à la vision robotique.

Bien sûr, voir c'est croire, et ce genre de choses semble parfois trop beau pour être vrai ! Si vous souhaitez comprendre l'intégralité du fonctionnement de notre technologie Shape-to-Motion™, regardez la vidéo ci-dessous.

Comment utiliser Robot Vision pour transformer votre productivité

Alors, quelle est la différence entre un robot qui fait un travail par rapport à un robot qui peut traiter presque n'importe quelle pièce que vous lui lancez ?

Eh bien, fondamentalement, la vision robotique est un bon début, mais être capable de penser par lui-même sur la façon d'exécuter une opération est essentiel.

Bien sûr, il y a encore des instructions spécifiques requises et certaines limitations à surmonter, mais le fait est que les robots industriels sont plus près de « le régler et de l'oublier » qu'ils ne l'ont jamais été auparavant.

De plus, cela donne également à votre équipe plus de flexibilité pour se concentrer sur la manipulation des matériaux, d'autres tâches qualifiées ou même créatives et atteindre une qualité et une productivité plus élevées que jamais en termes de résultats, tout en surmontant les limitations et les obstacles qui sont venus à haut-mix fabricants en termes de recherche de main-d'œuvre qualifiée ces dernières années.

Vous pourriez appeler cela une « victoire absolue », mais nous aimons simplement l'appeler la technologie Shape-to-Motion™. Contactez-nous aujourd'hui pour en savoir plus.

Omnirobotic fournit une technologie d'auto-programmation pour les robots qui leur permet de voir, de planifier et d'exécuter des processus de pulvérisation et de finition industriels critiques. L'équipe d'Omnirobotic combine des décennies d'expérience avec de nouvelles capacités d'IA pour fournir cela grâce à ce qu'on appelle la technologie Shape-to-Motion™, qui génère des mouvements de robot uniques en temps réel pour chaque pièce et exigence spécifique. Voyez quel type de retour vous pouvez en tirer ici .