挑选、移动、放置
机器人利用人工智能支持的图像处理技术自动完成拾放流程
拾放应用是机器人技术的一个重要应用领域。它们通常用于工业领域,以加快装配过程并减少人工操作,这对坎普顿应用科学大学数据优化制造研究所的计算机科学硕士生来说是一个令人兴奋的课题。他们开发了一种机器人,通过使用人工智能和计算机视觉来优化流程。根据装配图,该系统能够拾取单个组件,并将其放置在预定位置--类似于拼图。然后,这些部件就可以由员工手工粘合在一起。
两台 IDS 工业相机提供必要的图像信息
在两个 uEye XC 像機和人工智能图像处理的帮助下,系统可以分析环境并计算出精确的取放坐标。其中一个像機放在工作面的上方,另一个放在提取点的上方。具体来说,人工智能流水线分几个步骤处理来自两台像机的图像,以确定物体的准确位置和方向。该系统利用计算机视觉算法和神经网络,识别相关特征,计算最佳抓取点,并生成精确的坐标,用于拾取和放置物体。该系统还通过分割零件表面并将轮廓与数据库进行比较,从而唯一地识别零件。此外,它还能利用结果对已放置的部件进行近似处理。因此,自动化解决方案减少了对专业知识的依赖,缩短了流程时间,并解决了熟练劳动力短缺的问题。
相机要求
界面、传感器、尺寸和价格是选择相机型号的决定性标准。uEye XC 结合了网络像機的用户友好性和工业像機的性能。它只需通过电缆连接即可运行。自动对焦摄像機配备 1300 万像素单声道 onsemi 传感器(AR1335),可提供高分辨率图像和视频。可更换的微距附加镜头可缩短物距,使相机适用于近距离应用。正如坎普顿应用科学大学研究助理拉斐尔-塞利格(Raphael Seliger)所解释的那样,它们的集成也非常简单:"我们通过 IDS peak接口将摄像机连接到 Python 后台。
应用前景
今后,该系统将利用强化学习(一种基于试验和错误的机器学习方法)进行进一步开发。"我们希望扩展人工智能功能,使取放流程更加智能化。Seliger 解释说:"我们可能需要在机械臂上直接安装一个额外的摄像機。此外,还计划对沉积部件进行自动精度检查。从长远来看,机器人应能单独使用装配图独立完成所有必要步骤。
图片(© 坎普顿应用科学大学):
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