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浅谈基于视觉分析的工业分拣机器人的发展

时间:2018-01-10 22:29:12  来源:互联网整理  作者:匿名  TAG:

  1 应用背景及意义

  经济的发展极大地提高了对产品分类的需求,这就说明对分拣机器人的要求也越来越高。工业分拣机器人,通过虚拟样机技术、机器视觉技术和智能控制技术将视觉与分拣相结合,实现了对工作台上目标工件的图像识别、信息提取、空间定位与精准抓取等一系列动作。工业分拣机器人可以有效地提高生产柔性和自动化程度,在生产、分拣、装配等领域均具有重大的实用性,可以广泛应用于电子、汽车、航空航天、铁道、机械等工业制造部门。

  机器视觉技术的研发和应用,极大地增强了机器人对外界的感知能力,将人们从重复乏味的视觉识别工作中解脱出来。目前,国内很多劳动强度大的行业生产还大量依靠人力完成,致使成本高,市场竞争力弱。通过采用基于视觉分析的工业分拣机器人可以规范产品位置、产品分类,进而有效提高生产效率、降低劳动强度,对实现工业自动化具有重要意义。

  2 应用前景分析

  2.1 生产线产品

  尽管生产线上的产品都是标准化生产,但由于生产、制造的误差,总存在一些不合格品。目前质检工作大部分由人工完成,且其方式主要为抽检,这就产生了一个致命的问题--检测精度远远不够,无法满足高质量产品的控制要求。近几年,国内不少有识之士已意识到这个问题,提出了一系列建议。“机器换人”工作在我国某些领域取得了一定的成果,以浙江为例,该省杭州市质检院在2014与浙江大学机器人研究中心合作,致力于研发基于视觉分析的工业机器人,用于产业检测,并取得了阶段性成果。

  2.2 精密零件

  电子产品、家用电器、磁悬浮列车、航空航天等科技产品的核心部件,比如微型电机、扬声器、振动元件等,都属于精密零件。各类科技产品向“高精尖”方向发展的同时,其质量保障也显得尤为重要,这就对各种规格的精密零件的误差要求更加严苛。由于人工的主观差错率大,现有的半自动检测机器识别精度还达不到要求,基于视觉分析的工业分拣机器人的出现,将通过自动化检测、高精度视觉识别、高效率分拣来降低分拣错误率,解决此难题。

  2.3 物料搬送

  物料搬送是当前基于视觉分析的工业分拣机器人应用最成熟的领域。物料搬送主要包括物料的分拣、搬送和放置,整个过程对于视觉要求不是太高,侧重于分拣,而机器人机械手依靠其灵活度和稳定度可以很好的实现这一动作。

  3 国内外技术发展现状

  3.1 美国研发现状

  美国作为机器人的诞生地,其基于视觉分析的工业分拣机器人的研发工作一直处于世界领军地位。美国 ESM 公司及Sortex公司就研制了一种光电分选机,主要用于农副产品分选、金属分选和矿石分选等领域;美国普渡大学研制了一种基于机器视觉的物料分拣系统,它采用简单的圆弧轮廓特征来描述复杂的零件,能够较好地从装有一堆零件的容器中撿取零件;美国哥伦比亚大学研究出的puma560机器人可采用立体视觉算法对小火车进行空间定位,并实现图像识别,运用视觉功能抓取运动中的玩具小火车。

  美国在研究过程中发现,要想完善基于视觉分析的工业分拣机器人技术关键在于视觉方面。 AdeptSight是Adept公司开发的一款视觉系统软件,它可为机器人提供基于PC机的引导和检测功能,并且具有极高的稳定性和精确性;Fanuc公司的iRVision也是一款视觉系统软件,它能实现部分位置检测、防错等功能。

  3.2 日本研发现状

  有“机器人王国”之称的日本在机器人研发方面也颇有建树。日本引用人工智能机器人分拣重型垃圾,即通过信息识别、空间定位等技术将建筑废料中的钢筋、混凝土、木屑、塑料等可以循环再利用的材料分拣出来另作他用,现场实际测试发现四台人工智能机器人平均每分钟合计可以对垃圾分拣五十次,一天的垃圾处理量在两千吨左右。由于日本的垃圾掩埋费用特别昂贵,这种基于人工智能的分拣系统可极大地降低垃圾处理的成本,有数据显示,利用该系统的盈利是同种规模下人工分拣盈利的三倍。

  3.3 国内发展现状

  移动式分拣装盘机器人是昆船自动化物流工程公司开发出的基于视觉识别的机器人,该系统将光学视觉部分、工业机器人、数控有轨车等结合。可实现自动堆码、分拣装盘,自动控制空、实托盘进出作业,自动管理分拣装盘及搭配辅料,调度同一轨道两台机器人进行安全、有效的工作等功能;北京领邦仪器公司研发出了一款工业零件检测机器人,该机器人采用先进的机器视觉技术和光学检测技术,可对高精度零件进行检测分拣,在稀土磁材零件行业中运用广泛,近期,苹果公司已决定引进这款机器人以用于检测手机里面的触觉反馈线性马达零件。

  4 结语

  基于视觉分析的工业分拣机器人在工业领域的重要性已为人们所认知,其技术关键在于视觉识别、空间定位、准确抓取等方面。“机器换人”是工业领域经济创新和发展的必然趋势,相信在我国技术人才的潜心钻研下,我国的工业分拣机器人必能迈上一个新的台阶。

  参考文献:

  [1]贺雅琴.自动物料分拣机器人系统的关键技术研究[J].华南理工大学硕士论文,2011:5-8.

  [2]段振华.工业机器人自动分拣输送线的研究[J].实验室研究与探索,2013,32(03):113-116.

  [3]伍锡如,黄国明,孙立宁.基于深度学习的工业分拣机器人快速视觉识别与定位算法[J].机器人,2016,38(06):711-719.


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