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透过机器视觉与AI的整合推动工业优化与自动化

在提升制造流程的效率及降低劳力密集度的过程中,机器人扮演了十分重要的角色。不但有助于控制成本并提升质量,还能增加生产力。不过,机器人系统设计的复杂性已经让许多制造商望之却步。此外,还要识别并整合多家厂商的子系统,更是让情况雪上加霜。


挑战

在各种不同的产业中,将制造流程优化的关键就是提高自动化。不过,传统的机器视觉有一些限制。一般而言,传统的机器视觉只能根据固定的规则执行瑕疵侦测和分类,并只能在特定的环境下运作。举例来说,如果照明发生变化或是出现灰尘或油脂等部分障碍物,就可能会对质量造成负面影响。导入 AI 架构可让机器人更有弹性、提升对环境条件改变的免疫力,并且能够自由地处理各种检测工作。机器人自动化流程可透过视觉系统升级,处理更复杂的工作。虽然现代化AI的优点显而易见,不过要将这类功能整合到传统的机器视觉流程可能会相当困难。

由于产业对工业机器人的需求不断增加,对于完整的机器人解决方案组件要求也相对越来越高。不过,这些组件可能会因厂商和客户需求而异,因此难以提供标准化的智能机器人解决方案。

解决方案

机器人与机器解决方案的未来就是建立一个可让装置、机器、机器人和传感器能够相互通讯的生产环境。NexCOBOT 将 AI 导向的视觉功能整合到机器人上,让质量比传统的机器视觉更出色,同时为工业运作带来全新层次的弹性。在试验中,NexCOBOT 展示了两部具备 AI 视觉的机器人执行汽车LED组装的过程。这个小体积、高度混合的制造范例需要更高层级的客制化和弹性。LED 模块的样式、色彩、形状和配置经常变更。

在这个展示中,一部机器人会转动转盘以变更 LED 模块的位置,然后使用 AI 视觉来拍摄转盘的照片并将正确的模块和色彩分类,除了取得分类信息,更进一步透过机器视觉技术准确取得LED模块的位置及角度信息。机器人会根据 AI 数据拿取模块、接上电源并执行测试,同时备妥生产线,而在传统的组装线下,选择色彩、样式和 LED 模块的工作则皆是落在操作人员身上。AI 视觉即使环境条件很差及/或不断改变,仍能成功达到目标和自动化来取代人力。


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