3D影像搭配智能化路径生成 实践自动化弹性生产的第一步
工业机器人应用在工厂制造的场景中,虽已行之有年,但近年来各项智能制造的技术不断演进,让工业机器人应用场域不断扩大。而3D影像技术与人工智能技术的成长,即是推动机器人市场持续扩大的主要原因之一。
过往工业机器人受限于逻辑程序以及2D影像技术的特性,往往只能做高重复性的动作,如果产线更换生产产品,势必需要工程人员重新编写机器手臂的控工艺序,才能执行新产品的制程,在现今走向少量多样的生产环境来说,这实在是非常不方便。
少量多样与混线生产 是自动化急待克服的痛点
现在透过3D影像加上AI程序开发的整合,机器手臂的应用再也不局限于重复性高的作业。而是可以透过实时3D影像撷取、分析与路径演算后,即可自动地将原本的制程,套用在新的产品上。
「这样的技术可广泛地应用不规则产品地加工、喷涂或组装作业上,大幅降低产线人力的需求,」铭异科技自动化研发部经理姚正伟表示。过往,传统产业要进行自动化的难度很高,因为这些产业不像电子业,有非常标准的生产规格且同一个产品可大量生产。传统产业产品的特徵满高比例都是少量多样甚至是混线生产。这样的生产环境要进行自动化,不是难以达到,就是成本很高或因为难以完全取代人力,而导致自动化导入的效益变低。
「自动化生产的比例偏低,不止是因为导入自动化的成本问题,更重要的是,自动化能否真的满足生产的需求」姚正伟表示,如果一个自动化专案的导入,必须三天两头就要工程人员去修改加工程序,对导入的企业来说,这根本就没达到自动化导入的初始目标。因此,在工业4.0浪潮之下,除了关注在生产信息的蒐集与最佳化之外,如何真正的解决产线问题,自动化生产的弹性适应能力,可能更是关键。
AOI的导入与应用,一直是让自动化设备更弹性的关键技术之一。但若是AOI只能提供2D的平面信息,在没有高度(Z轴)与角度(法矢量)的信息情况下,后面自动化制程(不论是机器手臂或其他方式)能提供的弹性空间也就有限。AOI必须能够提供一个产品的完整空间信息(XYZ轴向以及法矢量),下一个制程,才能最大程度地执行生产作业。
取像与路径演算法 为关键核心技术
要实践弹性生产这个听起来很梦幻的概念,第一个关键技术就在于3D取像的稳定性与完整性。「要取得稳定且完整的3D影像,关键在于要有强大的光学设计能力与影像核心演算法在背后支撑,」监微科技销售总监苏耘德强调。
监微科技不但自行开发高精度的相位移结构光3D镜头模块,并透过专利的成像技术,让3D镜头在一次取像,都能取得细节完整且精准的3D点云数据。「这是速度与精度的竞赛,如果您的产品取像比别人久,你的产线效率就是比别人差」苏耘德表示。
除了优化取像的速度与精度之外,为了实践更多元的应用,在3D取像的同时,监微所开发的3D传感器产品,同时也能够提供2D影像,向下兼容传统检测需求。更进一步的,监微帮客户完成了3D与2D的座标映射(mapping)。这个让3D空间与2D平面位置对应的功能,对后续系统整合商在进行各项应用非常有帮助。毕竟在3D空间要进行各种路径程序的撰写,其复杂程度远高于2D平面,造成后续应用开发人员庞大的负担。
因此,这个功能可以大幅度地降低各种3D应用的开发复杂程度,让应用开发人员,先在熟悉的2D平面图上进行各种应用程序的开发,然后再快速地对应到3D空间座标中,取得一般2D AOI中,没办法取得的高度与法矢量的信息即可。
在取得足够的3D信息后,第二个重要的关键就是,如何把3D信息适度地简化并转化为最佳化的加工路径。视3D镜头模块的精度不同,每次取像所回传的3D点云信息,可能从数十万点到数百万点都有可能。
「为了符合生产效率的要求,不可能让演算法直接计算原始的3D点云信息,」姚正伟表示。因此,取得3D影像的第一步即是简化3D点云的数据。但这一个动作隐藏很大的风险,因为若是过度地简化3D点云的数据,可能会导致后续演算法运算时,忽略了产品重要的表面特徵,而导致出现非预期的动作。但透过AI与大数据的分析学习后,只要正确地执行这个步骤,即可大幅度地降低后续路径演算法的作业负担。
最后就是将简化后的3D影像,根据加工的需求,动态地计算出路径点位。然后视下一个工站的需求,将点位信息,包含XYZ以及法矢量信息,传出给下一个工站。这个部分的动作,有几个重要的技术关键:一、 不同厂牌的机器手臂(或定制工作站),接收加工点位的方式不同,「这个部分需要有高度弹性的界面程序,让各厂牌的机器手臂或各种设计的工站,都能使用转化后的点位信息」姚正伟强调,最后一个阶段,面对最大的问题就是后续制程的变异很大,程序的弹性就需要最大。
二、 座标信息还需要根据生产的需求,动态进行参数调整。由于最后实际要让机器手臂做工作站进行生产动作时,会视生产的需求不同,而有不同的路径间距、速度甚至是涵盖率等等的参数调整需求,这些都必须在设备的人机界面上让使用者能视需要进行微调。
举例来说,虽然整套架构都一样,但若是最后一站的应用是研磨和喷漆两种不同的应用。两者在最后路径输出时,就需要有全然不同的计算逻辑(但前面的影像处理逻辑是一样的)。研磨的路径,每一次路径涵盖的范围是固定的(因为研磨头的大小固定);但喷漆的路径,如果Z轴高度不同,涵盖的面积就会改变,这就会增加演算法的难度。
影像的处理与运算,重视的是影像的完整性、速度等;路径信息的输出,重视的是演算法的弹性与适用范围。看似简单的3D取像,转换为机器手臂的加工路径演算法整合,其实涵盖了非常多不同的技术领域,也因此,才能做出过往做不到的更大的生产弹性。
3D影像搭配AI智能化路径 解决产业核心问题
在各种产业都已经逐步自动化的今天,要能够持续地提升生产效益与自动化程度,弹性自动化生产已经是最重要的下一步。虽然以现在的技术水平,距离真正完全取代人力的自动化时代或许还有点远,但3D影像搭配AI智能化路径,已经能让我们实现更全面的人机协同作业,大幅度地提升生产效益的同时,兼顾生产品质。
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