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“AI+3D视觉”直面工业制造柔性自动化挑战
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从智能产线设计端来看,可通过数字孪生、仿真软件,提前对数字化工厂进行设计、模拟、仿真,提前规避现场实施的难点;从生产执行端来看,如何让生产线更加柔性化、智能化,这就需要借助先进的AI+机器视觉技术,帮助智能机器人提高生产效率;从物流端来看,厂商可通过AGV、立库、WSM来让智慧物流提高运转、配送效率;在运维端,厂商可通过数据化的管理,借助AI算法智能预测及智能调度,让工厂管理更透明;而在检测端,厂商可通过AI+机器视觉实现产品的缺陷检测及测量,帮助工厂生产过程形成数据闭环,从而对整个工艺进行反馈及优化。 “在此过程中,物流、制造业零件及商品种类多达上万种、形状不规则、来料不规整,传统自动化无法解决柔性制造的需求。”周红谱指出,造成这种现象的原因主要有两个:第一,目前在3C领域及汽车行业等一些传统自动化程度高的行业剩余的对柔性制造要求较高的场景,必须借助AI+机器视觉才能破解难题。第二,自动化集成市场内卷严重,好做的项目利润低,难做的项目大多数集成商不愿也不敢做,多数友商大多守成,不愿意拓新。 “自从有了AI+机器视觉技术的应用之后,极大提高了自动化装备市场的想象空间;自动化领域最难的是解决细分领域的工艺问题,短期内想通过一套标准产品解决所有场景不太现实。”周红谱认为。 基于此,面对柔性制造、上下料、无序抓取的场景,视比特的解决方案是通过AI+机器视觉解决制造业、汽车工业以及物流等柔性抓取的场景。周红谱介绍,采用AI+3D视觉算法,可精准识别随意堆叠、无序摆放的零件,自动化规划机器人最佳抓取、分拣轨迹。 在解决方案中所依赖的是视比特的核心:高精度3D相机、AI算法、柔性夹具。基于核心,视比特针对各个行业的特性推出了相应的产品。 面向工程机械/重工制造、汽车等行业,视比特推出基于“AI+3D视觉”的智能上下料、分拣机器人等系列产品,广泛获得龙头企业的好评;面向快递、食品、电商等行业,视比特自研基于“AI+3D视觉”的万物分拣机器人”、“混合拆码垛机器人”“快递包裹笼车码垛机器人”等产品,已在众多头部物流及电商企业完成快速复制和推广;面向制造业及汽车工业超大工件的高精度测量及缺陷检测领域,视比特自研了“大尺寸高精度测量系统”、“中小尺寸柔性检测系统”、“3D视觉柔性在线检测系统”等产品,已在多个汽车主机厂及零部件厂家规模落地。 目前,视比特已经实现了多个行业3D视觉智能分拣、上下料机器人及高精度3D尺寸测量及缺陷检测等产品的大规模落地,并完成了细分领域的全面覆盖。 以汽车零部件高精度检测为例。在汽车质检环节,汽车主机厂质量管控要求越来越严格,传统检具成本高,效率低,占用空间,且人工质检质量不可控,无法形成质量工艺优化闭环控制;在线检测技术壁垒高,高精度、大尺寸视觉缺陷检测及测量基本被国外品牌垄断。 基于汽车质检存在的痛点、难点,视比特研发了大尺寸高精度3D测量系统,采用先进的多目3D视觉技术,由多台相机对待测工件进行一次拍照、联合测算,精度高、速度快、覆盖面大,解决了现有激光3D扫描、结构光3D成像等测量技术覆盖面小、拼接精度受限等问题,实现了大尺寸工件的精准、高效测量,真正实现了大尺寸工件的在线全检。 针对汽车车身,视比特研发了3D视觉柔性在线检测系统,采用高精度3D视觉技术,点云图像与CAD模型精确对齐、弱纹理工件的细微特征鲁棒检测、超高精度立体视觉和三维重建等算法,适用于汽车车身间隙面差检测测量、车身漆面检测、汽车零部件检测等场景。
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