В этой статье разберемся в том, как применяется машинное зрение в робототехнике, всегда ли его применение экономически оправдано, и какие есть альтернативы.
Главные задачи, которые решаются сегодня в промышленности с помощью машинного зрения — это контроль качества и определение местоположения и ориентации объекта в пространстве для взаимодействия с ним.
Контроль качества – объемная тема, включающая в себя множество вариантов контроля тех или иных параметров объекта. Например, наличие сколов на только что изготовленной детали, корректность печати даты изготовления на упаковке товара, подсчет количества изделий в упаковке, контроль корректности сборки и т.д.
В большинстве случаев это задачи, решить которые без применения системы машинного зрения с помощью набора каких-то простых датчиков или механизмов и приспособлений либо очень сложно, либо практически невозможно, так как большая часть из них связана именно с визуальным контролем.
Определение местоположения и ориентации объекта имеет немного другую специфику. Все задачи можно разделить на две большие группы: 2D и 3D.
2D – это определение координат местоположения объекта максимум по двум осям. Такая система сможет определить, например, где на плоскости стола расположена деталь, но не сможет дать информацию о том, какой высоты эта деталь или какая у неё точная форма. Такие системы зачастую более дешевые, по сравнению с 3D, так как используют в качестве сенсора обычную камеру, схожую с теми, что установлена у нас с вами в смартфонах.
3D — это система в тех же условиях сможет «рассказать» нам информацию о том, какой высоты и сама деталь, и стол, на котором она стоит и то какая у всех этих видимых объектов форма. Эти системы часто представляют собой систему из двух 2D камер и проектора, триангуляционных датчиков и т.д., а также используют более сложные алгоритмы для работы, поэтому их стоимость выше 2D систем.
Практика применения.
1. 2D системы для определения ориентации и местоположения объекта идеально подходят для работы с одинаковыми типами изделий, идущих по конвейеру, или захвата объектов, расположенных в один слой, так как система не сможет определить высоту заготовки.
2. 3D системы в робототехнике часто применяются для работы с объектами разной высоты или формы в целом, например для депаллетизации поддонов с коробками разных размеров или захвата объектов, сваленных в кучу внутри короба, при загрузке станков.
Существует много вариантов 2D и 3D систем с разным функционалом и вариантами опций, к тому же за последние несколько лет их стоимость заметно снизилась, однако для многих задач применение такого оборудования все еще остается избыточным и не всегда оправдано.
Например, в задачах по автоматизации процесса загрузки станков с ЧПУ можно применить систему машинного зрения для определения положения заготовки, однако в большинстве случаев это только усложнит проект, затянет сроки его запуска и снизит экономическую эффективность.
Гораздо правильнее, а таких случаях, разработать специальную оснастку для четкого позиционирования этих деталей – это может быть даже обычная пластина, установленная под углом, с вырезанными на лазере отверстиями, в которые помещаются заготовки. Такой вариант намного дешевле, чем целая система машинного зрения, не потребует дополнительного времени на настройку и срабатывает всегда на 100%.
Или, например, в операциях по захвату деталей с конвейера есть возможность доработать механизм подачи таким образом, чтобы все детали смещались к одной стороне, и с помощью обычного лазерного датчика определять момент, когда деталь проходит у места захвата. Такими образом мы всегда будем уверены, что деталь находится там, где нужно в момент захвата роботом без применения сложных систем.
