Riassunto
Nei moderni ambienti di produzione intelligenti, l'autonomia e l'adattabilità dei robot collaborativi (Cobot) dipendono fortemente dalle capacità di percezione ambientale dei loro sistemi di visione.Le fotocamere industriali tradizionali a posizione fissa hanno limiti di campo visivo, la flessibilità di impiego e l'osservazione di precisione a distanza ravvicinata, rendendo difficile soddisfare i diversi requisiti per le attività interattive a distanza ravvicinata nelle linee di produzione flessibili.Migliorare le capacità di analisi dei robot collaborativi in scenari di lavoro non strutturati, questo studio esplora l'integrazione di un modulo di fotocamera endoscopica con un campo visivo ultra-ampio e un'alta risoluzione in sistemi di visione robotica collaborativa con IA.Questa integrazione mira a sfruttare la struttura compatta e unica a grande angolo del modulo per rafforzare la percezione complessiva del robot e la cattura dettagliata di più oggetti., ambienti dinamici all'interno dello spazio di lavoro, fornendo informazioni visive più ricche per il processo decisionale complesso.
I. Colloqui di bottiglia visivi e requisiti per i robot collaborativi nella produzione flessibile
In scenari di produzione flessibili come l'assemblaggio di elettronica e la lavorazione di precisione, i robot collaborativi devono svolgere compiti come la selezione di parti, l'assemblaggio preciso, l'ispezione iniziale della qualità,e la collaborazione uomo-robot sicuraQuesti compiti richiedono che il sistema di visione realizzi una percezione su più scale, dal layout degli spazi di lavoro a livello macro ai dettagli dei componenti a livello micro, all'interno del raggio di lavoro compatto del robot.Le soluzioni visive tradizionali si trovano spesso di fronte a un dilemma: le telecamere fisse grandangolari offrono ampi campi visivi, ma mancano di flessibilità e hanno difficoltà nell'osservazione a distanza ravvicinata del bersaglio;le telecamere dispiegate alla fine dei bracci robotici (Eye-in-Hand) richiedono spesso regolazioni della postura per cercare bersagli a causa del campo visivo limitato, compromettendo la fluidità e l'efficienza operativa.La dimensione compatta è la chiave per ottimizzare le capacità operative a distanza ravvicinata dei robot collaborativi.
II. Caratteristiche tecniche del modulo di imaging e suoi vantaggi percettivi nei sistemi robotici
Il modulo di imaging al centro di questa ricerca è dotato di un design ottico che supera i limiti del campo visivo convenzionale.raggiunge un campo visivo ultra-ampio (FOV) di 190° orizzontalmenteIn scenari di lavoro collaborativo con robot, questa caratteristica significa che quando viene dispiegata alla fine di un braccio robotico o fissata in una posizione critica all'interno di una cella di lavoro,un singolo passaggio di imaging può coprire la stragrande maggioranza del raggio operativo del robotCiò riduce significativamente i movimenti di scansione necessari per localizzare o posizionare gli oggetti bersaglio, migliorando così l'efficienza dell'esecuzione delle attività.
Il sensore utilizza un design ad alta risoluzione con un numero effettivo di pixel di 3552 (orizzontale) x 3576 (verticale).L'apertura del 4±5% garantisce che le immagini mantengano una ricca consistenza e dettagli dei bordi in condizioni di illuminazione industriale tipicheQuesto è fondamentale per operazioni di prelievo e posizionamento di alta precisione (ad esempio, il recupero di componenti elettronici minuscoli dai vassoi) e consente un'ispezione visiva preliminare delle condizioni della superficie dei componenti (e.L'obiettivo è quello di migliorare le capacità di coordinamento occhio-mano del robot e le funzioni di controllo qualità.
Il modulo presenta una struttura fisica compatta, con dimensioni chiave di installazione come lunghezza, larghezza e spessore mantenute entro tolleranze a livello millimetrico (ad esempio, 30,00 ± 0,2 mm, 13,05 ± 0,3 mm). This miniaturized design facilitates integration near the end-of-arm tooling (EOAT) of collaborative robots or installation in confined spaces like robot bases or workbench edges without significantly increasing payload or impeding movementLa sua interfaccia utilizza un connettore standard da 40 pin a 0,5 mm di passo da tavola a tavola (0,5S-2X-26-WB02),facilitare connessioni dati affidabili ad alta velocità con controllori robot o unità di elaborazione visiva dedicate.
III. Miglioramento sistematico delle capacità del sistema di robot collaborativo di intelligenza artificiale attraverso l'integrazione dei moduli
L'integrazione a livello di sistema di questo modulo di imaging ultra-wide-angle con robot collaborativi AI riconfigura fondamentalmente la percezione ambientale del robot e la logica di esecuzione dei compiti.
Quando è dispiegato in una configurazione "occhio a mano" (fisso all'interno dello spazio di lavoro), il suo campo visivo ultra-ampio di 190° funziona come un occhio globale di monitoraggio.- fornire continuamente al sistema di controllo del robot immagini panoramiche in tempo reale dell'intera cella di lavoroSulla base di ciò, gli algoritmi di IA possono tracciare contemporaneamente più obiettivi all'interno dello spazio di lavoro (come carrelli di materiale in movimento, posizioni dell'operatore umano e stati delle attività in diverse postazioni di lavoro),consentire una pianificazione delle attività più efficiente, un monitoraggio più preciso delle distanze di sicurezza uomo-robot e una pianificazione dinamica più flessibile.
Quando il modulo è installato in una configurazione "occhio in mano" (montato all'estremità del braccio robotico), le sue caratteristiche di ampio campo visivo sono particolarmente vantaggiose durante l'esecuzione di compiti specifici..Per esempio, durante le operazioni di assemblaggio di parti,il robot può identificare contemporaneamente la relazione spaziale tra la base di montaggio e il componente da installare utilizzando un'immagine a singolo fotogramma mentre si avvicina al pezzo da lavorare bersaglioCiò elimina le azioni di scansione o di regolazione della prospettiva richieste nelle soluzioni tradizionali per ottenere informazioni complete.Combinato con modelli cinematici robotici e algoritmi di correzione della distorsione dell'immagine, è possibile ottenere una precisa taratura occhio-mano e una stima della posizione spaziale 3D sulla base di immagini grandangolari.
Indipendentemente dal metodo di distribuzione, il flusso video ad alta risoluzione e grandangolare del modulo fornisce un input di dati superiore per gli algoritmi di visione dell'IA (ad esempio, rilevamento oggetti, segmentazione semantica,La funzione di simulazione è basata su una serie diCiò consente ai robot collaborativi di gestire compiti non strutturati più complessi, come l'identificazione e la presa di parti specifiche da bidoni disorganizzati,controllo dell'integrità dell'assemblaggio dei prodotti irregolari, o collaborare in modo sicuro ed efficiente con gli esseri umani in spazi ristretti.
IV. Conclusione: ampliare i confini della percezione per migliorare la flessibilità operativa dei robot collaborativi
Integrando profondamente i moduli di immagini ad alta risoluzione ad angolo molto ampio nei sistemi robotici collaborativi di IA,Questa ricerca dimostra un percorso tecnico per migliorare sistematicamente l'adattabilità ambientale e l'efficienza operativa di un robot ampliando la gamma di percezione di un singolo sensore visivoQuesta soluzione risolve efficacemente il compromesso tra ampia copertura e osservazione dettagliata nei sistemi di visione per linee di produzione flessibili,fornendo una base percettiva più solida per i robot collaborativi per eseguire diversi compiti intelligenti in complessi, ambienti industriali dinamici.
Questa strategia di integrazione non solo migliora le prestazioni nei compiti esistenti come la raccolta, l'assemblaggio,Il progetto è stato realizzato per la prima volta nel corso del 2000 e si propone di sviluppare un nuovo sistema di robot collaborativi per la manutenzione di precisione., la sorteggiatura logistica e l'automazione dei laboratori. Its core insight lies in the shift of visual component innovation for intelligent equipment—moving away from pursuing extreme performance in a single parameter toward comprehensive optimization across multiple constraints including spatial coverage, risoluzione dei dettagli, flessibilità di distribuzione ed efficienza dei costi.
