Този сайт използва бисквитки (cookies). Ако желаете можете да научите повече тук. Разбрах

Новини Технологии и концепции
бр. 8, 2018

Шпионски поглед: основи на системите за роботско виждане

от , 22 август 2018 0 617 прочитания,

Сара Уайт, CIO, САЩ         


За много производствени процеси автоматизацията е идеалният начин да се организира поточната линия, да се подобри качеството и повторяемостта и да се решат различни проблеми с трудовия процес.

Когато искат да автоматизирате скучни и повтарящи се задачи, изпълнявани от най-отегчените и неефективно използвани служители, много ръководители приемат за даденост човешките умения, необходими за изпълнението дори на най-обикновената задача. Държането на обекти в ръка изисква двигателни умения и визуална обработка. Да се възпроизведе това с автоматизирана система може да е много сложен проблем.

Според Кийт Возел, мениджър софтуерни продукти в Yaskawa Motoman, повечето клиенти започват търсенето си на автоматизирано решение единствено с разбиране на проблема. Те знаят, че искат да пренесат части от точка А до точка В, но не знаят какви визуални решения има на пазара.

Тук ще обясним основите на съществуващите неща и ще предложим решения на често срещани проблеми. Допитахме се до професионалисти в областта на интеграцията на роботизирани системи от водещи компании като Yaskawa Motoman, Nachi Robotics и Universal Robots.



1, 2 и 3 измерение на роботското виждане

Повечето инженерни проекти в същността си търсят най-простото решение. При роботското виждане това повдига въпроса колко измерения ви трябват. Отговорът на този въпрос обикновено се намира в друг въпрос - колко измерения може да ограничите.

Ако частите ви се намират в кутия, те са напълно неограничени във всичките три измерения. Вашата система трябва да определи позицията и ориентацията на частта по всички шест оси. Ако частите са представени върху повърхност като маса или конвейер, височината по оста z е фиксирана и да имате триизмерна камера е може би излишно. Ако вашите части са ограничени в друга ос, като шахта или тясна повърхност, камерата ще трябва да засича местоположението на частта само по една ос.

За засичане в едно измерение за отчитане на разстоянието може да се използва лазерен инструмент или оптичен сензор.

Според Кийт Возел двуизмерните визуални системи се срещат много по-често от триизмерните им събратя отчасти поради по-голямата сложност и изчислителни изисквания към 3D виждането.

2D роботското виждане е повече от камера. Системите включват още осветление, интерфейси и софтуер, включително в много случаи плъгин пакети за роботския контролер. 2D системата на Yaskawa Motosight е пример за 2D визуална система. Тя включва камера и конфигурационен софтуер.

3D виждането може да включва множество камери и лазерни системи за изместване. Лазерните системи за изместване работят в общи линии като лидар, измервайки отразения от сканираната повърхност лазерен лъч. Системата от камери използва алгоритми за триангулация, за да интерпретира информацията, събрана от различните погледи върху частта. Системата Nachi NX-AV Vision е пример за система за обработка на изображения, която може да се конфигурира за този вид 3D стереовиждане, както и за 2D. Bluewrist ScanXtream е пример за 3D точкова облачна обработваща система, която използва точки от светлина за разчитането на формата на обектите в изображения.

Проблеми с осветеността при системите за роботско виждане
„Всеки човек вижда проблема с осветеността по различен начин. Занимаващият се с роботи казва, че проблемът е в светлината, а човекът по осветлението казва, че грешката е в робота“, коментира Возел. „Много камери вече разполагат с интегрирана система за осветеност и използват различни спектри, за да избегнат влиянието на промени във външната светлина.“ Робин Шмит, вицепрезидент изследвания и разработки в Nachi Robotic Systems, добавя: „Често срещан проблем при всяко визуално приложение е правилната и последователна осветеност. Промени в светлината, в зависимост от различни блестящи части, налагат множество настройки на камерата, за да може сензорите и приложенията да бъдат последователни. Например сутрин и вечер нещата може да са добре, но когато светлината се увеличи по средата на деня, системата може да има проблем, защото навлиза светлина отвън и променя ситуацията“, казва Шмит. Той предлага светлина от червения спектър, с филтри около работния плот, ограничаващи околната светлина.

Конфигурация: какво да очакваме

Много роботизирани системи в заводите днес не са предвидени да изпълняват една и съща задача през целия си живот. Нормално е на робот да се задават различни задачи с промяна на поръчките и изискванията. Така че, ако имате нужда от система за роботско виждане сега, е важно да вземете под внимание дали разполагате с вътрешен ИТ потенциал да пренастроите системата за ново приложение. Според Возел по-сложните системи може да изискват програмистки знания, но много системи идват с лесен за използване конфигурационен софтуер. „В зависимост от внедряването може да се наложи да инсталирате инструменти за робота или камерата, с които да настроите какво да търси, каква е формата на предметите, накъде гледа. Някои по-стари внедрявания налагат да използвате програмиране и да викате подпрограми от системата, за да разчетете изображението. Трябва да осигурите изображението, но също така да използвате програмистки техники, за да намерите обект на него и да установите местоположението му. С други системи като тази на Yaskawa Motoman имате нужда само от CAD модел на частта и системата ще свърши останалото.“

Според Шмит в зората на автоматизацията това е средата на инженерите и техен инструмент. Той допълва: „За да станат нещата по-лесни за неинженерите, производителите предлагат начини да се правят промените по автоматизиран начин, чрез потребителски интерфейс. Прилича на банкомат: системата продължава да е силно защитена, относително сложна, но менютата са там, за да ограничат опциите за потребителя. Не може да направите ипотека или да извършите сложна финансова операция на банкомата, но всеки може лесно да извърши прости функции без професионална подготовка.“ С други думи, конфигурационният софтуер трябва да се вземе под внимание, когато се избира система за виждане, и ако не разполагате със собствен ИТ екип, извършването на сложни промени в конфигурацията след първоначалната инсталация може да струва скъпо.

 Робот барман



Има ли нужда от роботско виждане - сценарият робот бариста

Имайки предвид усъвършенстваните сензори за сила и въртящ момент, налични за промишлени роботи, трябва ли роботите винаги да „виждат“ какво правят?

Universal Robots наскоро представи e-Series, своята нова линия колаборативни роботи. Най-важният ъпгрейд бе включването на шестосев сензор за сила и въртящ момент на фланеца на робота. Есбен Остергард, главен технически директор в Universal Robots, разказва защо компанията е избрала за ъпгрейд сензора за сила вместо системата за виждане. „Системата за виждане беше и все още се разглежда. Много от нашите роботи я използват, за да правят различни неща. Ако мислите да добавите камера на всички роботи, а ние сме обмисляли подобен вариант, е много трудно да се определи каква камера да се добави. Има причина на пазара да се предлагат толкова много видове камери – това е, защото различните приложения изискват различни решения от гледна точка на светлина, резолюция и т.н. Забелязахме също, че нашите конкуренти, които пуснаха робот с вградена камера, наскоро пуснаха версия без такава.“

Системите за роботско виждане са важни за някои приложения, но са и много тясно специализирани, като определени системи са подходящи само за определени приложения. Освен това в някои случаи въобще нямат нужда от тях, ако се приложи малко допълнително програмиране и дизайн на процесите.

Наскоро при демонстрация на колаборативния робот KUKA iiwa машината трябваше да потвърди наличието на хартиена чаша на плот (поставена там от човек), използвайки тактическо търсене. То се извършва чрез сензори за въртящ момент по осите на робота. След проверката роботът изпълнява задачата.

От тази демонстрация става ясно, че системата за виждане е излишна, защото роботът може да локализира обекти, ако те се намират на предвидимо място. Демонстрация на Kawasaki DuAro, колаборативен SCARA робот с две ръце, показва приложението на системата за виждане в инструменти, но такива специализирани решения може да се окажат скъпи.

Нека се върнем на чашите за кафе. Те най-често са поставени на специална поставка, т.е. фиксирани са на определено място. Робот без система за виждане може надеждно да вземе чаша от поставката. Системата може да стане дори по-надеждна чрез добавяне на сензор на поставката, който да предупреждава робота кога тя е вече празна.

И отново, подобна поставка ще трябва да се зареди с нови чаши от човек. По-добре би било, ако роботът вади чаши от стек, за да може човешкият принос да се ограничи до доставянето и подготвянето на стековете.

Може ли робот да се справи с тази задача? Задачата с чашите е подобна на тази, в която роботът локализира и вади обекти от кутия. В тези задачи не се контролира нито местоположението по X, Y или Z, нито ориентацията по A, B или C. Чашите изглеждат някак така:

Чашите изглеждат структурирани, подредени в една и съща посока в прилежни колонки. Те обаче едва ли са достатъчно стабилно фиксирани, за да може роботът внимателно да ги вземе. С взимането на поредната чаша, колонката намалява и чашите могат да се преобърнат или разместят. Ако роботът пропусне чаша, може да ги повреди. За тази цел може да се използва система за триизмерно виждане, каквато Bluewrist показа наскоро.



Софтуерът на Bluewrist е хардуерно независим, но в настройката за демонстрацията е използван сензор Microsoft Kinect за създаване на 3D точков облак на целевата област. След това софтуерът определя кой обект да се вземе, без да се блъсне в друг обект или в кутията. Това решение може да е идеално за нашия случай с чашите, защото може правилно да идентифицира височината на колоната от чаши и да ги позиционира правилно на плота.

Системите за 3D виждане обаче имат много по-големи изисквания към изчислителния капацитет от 2D. Но при 3D обработката на изображенията е много по-голяма, а сравняването на триизмерното изображение с наличните данни изисква сериозна изчислителна мощност. Това не става и бързо. Ако търсите бързооборотен цикъл, 2D все още е ненадминат в това.

При сценария с робота бариста времето в действителност не е фактор. Ако имаме налице система за виждане, която работи, но отнема прекалено дълго време, в приложение, където роботът се опитва да заснеме изображението и да извърши обработката, може би след като вземе част №1 и я премести да не му пречи, системата за виждане започва да се опитва да заснеме следващото изображение, докато роботът доставя част №1. Иначе казано - опитвате се да разположите част от това време за обработка успоредно на други задачи, вместо да ги изпълнявате последователно. С такъв вид ефективно програмиране нашият робот бариста едва ли ще усети някакво закъснение във вземането на следващата чаша, тъй като обработката на изображенията ще е приключила заедно с изпълнението на предходната поръчка.

Системата за 2D виждане може да е разходно по-ефективен вариант. 2D система с една камера може да използва алгоритми за сравнение на профила на частта с идеален модел и да използва тази информация, за да определи местоположението. Например, ако дъното на чашата е успоредно на пода, тя трябва да се появи на изображението като кръг. Ако е овал, софтуерът може да определи ъгъла на чашата. За да определи височината й, може да се използват сензори или втора камера с друга перспектива.

Освен че показва разликата между системите за 2D и 3D виждане, този сценарий илюстрира също един много важен фактор - че дизайнът на вашия процес е от изключителна важност за дизайна на системата за виждане. Промени в дизайна на процеса или дори на частта може да ви спестят пари, както и време за подготовка на инсталацията и интегрирането на системата за роботско виждане, а и да намалят продължителността на цикъла на задачите след пуска.

Изводът е, че какъвто и проблем да стои пред вас, интегратор на роботизирана система може да ви осигури система за виждане, която да извършва задачите, но без да видите нещата в мащаб, няма да може да изберете най-ефективното решение.

Промяна на дизайна на вашата част и процес за по-добра автоматизация
Ако във вашето предприятие се използва промишлена роботика, едва ли се е появила един ден без пълен анализ на разходите, ползите и промените в работния процес. Няма причина подходът към системата за виждане да бъде различен. Може да си мислите, че проблемът е как да преместите частта от точка А до точка В, а всъщност проблемът да е именно в А и В.

Например, ако се отпивате да вземете молив и трябва да насочите края с гумата по определен начин, ако можете да подредите моливите така, че да идват към вас с края с гумата винаги под ъгъл 90о и да сочат в определена посока, тогава задачата ще е много по-лесна, отколкото да го вземате при пълно въртене от 360о. Всяка стъпка за ограничаване на тези променливи води до по-малка сложност и по-голям успех.

Отвъд процеса дори самата част може да бъде променена, за да стане по-успешна автоматизацията. Ако имаме част, която много блести и в резултат създава проблеми с камерата, би било добре повърхността й да се матира. Ако е трудна за захващане от робота, опитайте да добавите някаква функция. Може да ви се струва нелепо да променяте дизайна на вашата част, за да стане по-удобна за автоматизация, но с това ще спестите много време, средства и главоболия в бъдеще.
Превод и редакция: Юлия Уршева
ЕТИКЕТИ:
роботи

КОМЕНТАРИ ОТ  

Полезни страници
    За нас | Аудитория | Реклама | Контакти | Общи условия | Декларация за поверителност | Политика за бисквитки |
    Действителни собственици на настоящото издание са Иво Георгиев Прокопиев и Теодор Иванов Захов