Étape 5 : Intégrer transparente un robot collaboratif dans vos opérations

Vision : Faut-il y aller ?

Pour ceux qui n'ont pas fait le premier pas pour implémenter de la vision 2D, 2,5D ou 3D dans leurs processus de fabrication, cela peut être intimidant. Alors comment commencer et sur quel processus ?

La réponse à cette question est quelque peu simple. Faites le premier bon virage dans votre voyage et demandez-vous : « Avez-vous des employés qui effectuent physiquement des inspections de contrôle qualité sur une base régulière ? »

Pourquoi choisir ce processus pour commencer, demandez-vous ? Parce que chaque atelier doit effectuer une forme de CQ, ce qui en fait une tâche universelle souvent faite manuellement avec soit vos pieds à coulisse de confiance, soit sur une MMT (machine à mesurer tridimensionnelle). La vision aujourd'hui est plus simple que jamais grâce à la vitesse à laquelle l'IA évolue. Elle est plus rapide que la plupart d'entre nous ne peuvent suivre. Considérez aussi à quel point les fabricants de systèmes de vision doivent être agressifs pour suivre cette technologie en constante évolution pour la rendre meilleure, plus rapide et plus facile, surtout avant que leur concurrence ne le fasse.

Aujourd'hui, les utilisateurs finaux d'automatisation attendent plus en exigeant des solutions conviviales et simples des fabricants de vision. Alors, avant de secouer la tête et de dire que la vision n'a pas sa place dans vos processus de fabrication, réfléchissez à nouveau.

Revenons à la première question : « Avez-vous des employés qui effectuent physiquement des inspections de contrôle qualité sur une base régulière ? » Pensez au temps qu'il faut à quelqu'un pour prendre manuellement une pièce et l'inspecter avec la forme la plus simple de CQ, les pieds à coulisse de confiance. Puis, documenter les mesures dans un journal et revenir à ce processus encore et encore tout au long de la journée. Combien de pièces défectueuses de plus ont pu être produites pendant le temps d'inspection, de documentation et de retour ?

Envisageons maintenant l'utilisation d'une MMT. Pensez à ceci — l'opérateur prend une pièce, la marche jusqu'à la salle de CQ climatisée et la place sur la MMT. Même si la MMT est déjà configurée pour inspecter la pièce, le temps qu'il faut pour positionner correctement la pièce sur la table, démarrer le processus d'inspection et de mesure, analyser les données, et retourner à la machine pour ajuster peut prendre un temps considérable. Combien de pièces et combien de matériau pourraient avoir été mis au rebut si la pièce est hors tolérance ?

Maintenant, pensez au processus si un robot prélevait la pièce et l'inspectait avec un système de vision 2D ou 3D. À quelle vitesse ce processus pourrait-il être complété ? Des actions telles que les temps d'arrêt, la reprogrammation et d'autres ajustements pour assurer la tolérance ont un impact négatif mesurable et quantifiable sur le ROI de n'importe quel travail. Les vérifications CQ constantes sont toujours un débit au COGS. Ensuite, considérez les tâches à valeur ajoutée que votre opérateur aurait pu faire pendant que le système de vision du robot vérifiait les pièces. Tous ces facteurs peuvent s'additionner à laisser de l'argent sur la table.

Mais attendez — il y a plus !

Et si votre système de vision pouvait collecter et analyser la matrice de données de votre pièce, et au lieu de s'arrêter ou de déclencher une alarme, corriger automatiquement le PLC de la machine ? Cela s'appelle l'optimisation de processus, et la meilleure partie est que vous n'avez même pas besoin d'être là pour savoir que des ajustements doivent être faits. Vous le verrez dans le rapport de données quand vous arriverez au bureau le matin, après votre café.

Différences entre vision 2D et 3D

Il y a une multitude de services que les systèmes de vision machine 2D et 3D peuvent rationaliser ; l'utilisation la plus courante est mentionnée ci-dessus. Mais la vision peut aussi effectuer la gestion d'inventaire, la guidance robot, la manutention, la vérification d'assemblage, la reconnaissance et identification, l'emballage, et le prélèvement en bac dans des environnements structurés et non structurés avec un champ diversifié ou une gamme d'objets (pièces de tailles différentes sur un convoyeur ou bac). Et n'oublions pas la collecte de données en temps réel absolu. Les fabricants utilisent les données en temps réel pour prendre des décisions stratégiques pour rester compétitifs, et de plus en plus de clients finaux attendent des fabricants qu'ils partagent des données pour l'historique d'informations sur la production de pièces. C'est beaucoup d'applications qui peuvent être faites rapidement en utilisant l'optimisation de processus, et cela aura un effet positif sur le débit. Alors, une fois que vous avez décidé de la tâche, demandez-vous : « Quel degré de vision bénéficiera le plus à ce travail ? »

La vision 2D est généralement plus rapide que la 3D en raison de ses algorithmes, traitement de données et acquisition d'image. Cependant, la vision 3D fonctionne mieux sur des géométries complexes plus approfondies. La vision 2D peut effectuer du prélèvement en bac complexe de pièces aléatoires et les placer sur un convoyeur dans une orientation particulière ; cependant, la vision 3D est la meilleure si plusieurs contacts et mouvements doivent avoir lieu, surtout si la pièce est délicate. La vision 2D peut gérer le prélèvement de pièces de tailles/formes aléatoires sur un convoyeur, mais s'il y a une profondeur significative aux pièces, alors la 3D est la meilleure. Si le cycle de vie du travail est une période fixe avec des pièces volumineuses, la vision 3D est généralement la réponse car elle peut mieux appliquer la couleur aux diverses pièces pour les différencier les unes des autres.

Vision humaine vs Vision machine

La vision humaine est mieux utilisée pour l'interprétation qualitative d'une scène non structurée et/ou complexe. Nos yeux sont limités en taille, et ont donc une capacité d'absorption de lumière et de fréquence limitée. Le diamètre de la pupille est aussi petit, bien qu'il puisse changer de taille selon la luminosité de l'atmosphère, mais pour la plupart est aussi limité.

La rétine de l'œil humain accepte une image. L'entrée sensorielle traverse la rétine jusqu'au cortex visuel du cerveau. Le cortex analyse l'information à une vitesse incommensurable pour reconnaître les objets. Mais l'œil humain ne peut pas accumuler la lumière sur de longues périodes pour intensifier les images faibles ou distantes, et de plus, l'œil ne peut pas stocker une image pour référence future.

Inversement, la vision machine excelle dans la mesure quantitative d'une scène structurée grâce à sa vitesse, précision et répétabilité. Par conséquent, une ligne de production utilisant la vision peut inspecter et identifier des milliers de pièces par minute. C'est aussi pourquoi la vision machine peut être utilisée en haute résolution pour reconnaître des détails dans des objets trop petits pour être vus par l'œil humain.

La vision réduit les coûts de fabrication

Il est logique que retirer le composant humain des pièces testées, manipulées ou observées pour incohérences prévienne les dommages et réduise le temps et les coûts de maintenance associés à l'usure des composants mécaniques. Il est aussi prouvé que la vision machine ajoute un composant de sécurité positif au processus de fabrication en réduisant l'implication humaine, ce qui augmente les avantages opérationnels. De plus, elle prévient la contamination humaine des salles blanches et protège les travailleurs des environnements dangereux. Tous ces points mentionnés sont cumulatifs pour un débit accru, qui est toujours un facteur moteur significatif dans la fabrication.

Intégrer la vision dans la fabrication quotidienne n'est plus à l'horizon, et elle n'est pas sur le point de disparaître de sitôt. La vision machine est arrivée et est intégrée dans les processus de fabrication de plus en plus chaque jour. Les visionnaires implémentent la pensée avant-gardiste. La pensée avant-gardiste est ce qui motive la fabrication américaine. Intégrer la vision comme standard ne sera pas différent.

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Consultez nos articles précédents de la série « Implémenter un cobot avec succès » :

• Étape 1 : Le cobot n'est qu'une partie de l'application
• Étape 2 : Quel rôle les intégrateurs jouent-ils dans ce processus ?
• Étape 3 : Comment le travail est-il mis en scène ? Cela doit faire partie du plan directeur
• Étape 4 : Choisir le bon effecteur final
• Étape 5 : Vision – Faut-il y aller ?
• Étape 6 : Les cobots ont-ils besoin de maintenance comme les robots industriels ?
• Étape 7 : Évaluation des risques