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進入通用市場 自動化取放機器人仰賴技術整合

技術進步讓自動化拾取機器人解決更多複雜任務。法新社

從箱子中拾取隨機定位的零件並精確放入機器中,對於人類來說是一項簡單任務,但對於機器人來說卻是1項艱鉅的任務。由於這類勞工缺口很大,因此創造自動化取放作業(Bin Picking)機器人的市場需求,但即使現在產品眾多,企業採用案例卻很少,原因在於現在的自動化取放作業技術只能解決部分問題。

The RobotReport分析指出,目前需要多種高級技術協同工作的龐大系統整合項目,才能實現自動化取放作業的目標,包括3D模型、拾取和放置的多種方式模型、3D感測器、影像分析軟體、路徑規劃軟體、機器人控制系統等等。

由於自動化取放作業非常複雜,專家已經嘗試應用深度學習技術,但是在工業用途方面結果令人失望。雖然人工智慧(AI)可以應用在圖像分類和語音識別方面,但在可靠性和準確性上仍無法與人工操作員相比。

由於需要大規模整合與編程資源的投入,因此目前唯有大型精密製造商採用自動化取放技術,但真正需要這項技術的是佔全球工業勞動力人口69%的中小企業,然而中小企業缺乏資金與專家採用這類技術。

報導指出,一個真正通用的自動化取放解決方案需要非專家也可以使用、可在幾個小時內配置完畢,提供只需很少或不需要調整的複雜路徑規劃,還要對中小企業來說具有成本效益。這種預先整合的系統仰賴底層軟體管理來所有複雜性,由於所有系統零件如感測器、影像和路徑規劃軟體與輔助處理器均已預先配置並插入機器人控制器,因此可將安裝時間縮短至數小時。

路徑規劃是系統可靠性的主要決定因素,但是為箱子中的每個零件規劃1個獨特、無碰撞的路徑是目前技術上最棘手的挑戰。雖然人類操作員在可見的未來不會完全被取代,但隨著經濟高效的協作機器人、3D影像和智慧運動控制軟體的進步,已經讓新一代自動化取放技術能夠處理當今機器管理應用中的更多任務,並使製造商能夠將有限資源轉移到更高值的任務上,更重要的是讓中小企業也能負擔得起。

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