産業用ロボット向けの新しい 3D ビジョン テクノロジー

より多くの業界が業務におけるロボットの必要性に同意するにつれて、世界中に設置されている産業用ロボットの数は、今後 5 年以内にプラスの成長を遂げるでしょう。この自動化への関心の高まりに伴い、研究開発への投資が増えています。その結果、より高度なコンポーネントを備えたより無駄のないロボット システムが実現します。ロボット ワークセルの成長傾向は、3D 自動ビジョンです。この技術により、ロボットは物体の位置、サイズ、深さ、色を識別できます。ロジスティクス、食品加工、ライフ サイエンス、製造などのセクターは、ビジュアル コンポーネントを使用してプロセスを自動化する方法を模索しています。

3D ビジョンへのさまざまなアプローチは何ですか?

ビジョン テクノロジーは、「フリーサイズ」のツールではありません。アプリケーション、機器、製品、環境、予算などの特定の要因によって、ビジョンをプロセスに統合する方法が決まります。ロボット システムでのリアルタイム 3D イメージングのセットアップに関しては、標準はありません。ただし、ビジョン統合の専門家が使用するいくつかの標準的な手法があり、それぞれが特定のタスクに役立つように調整されています。これらの技術は、ステレオ ビジョン、タイム オブ フライト (TOF)、レーザー三角測量、および構造化光です。

レー​​ザー三角測量

オブジェクトは、レーザー スキャナーから放射された光線を通過します。特定の角度に配置されたカメラは、アイテムが通過するときにレーザー ラインの画像を記録し、ビームを歪ませてオブジェクトのプロファイルを作成します。

構造化された光

プロジェクターは、オブジェクトにパターンを投影するために光の薄い帯を作成します。さまざまな角度からのカメラが、光からのさまざまな曲線を観察して、オブジェクトの 3D 画像を作成します。

飛行時間 (ToF)

カメラは高出力レーザー スキャナーを使用して、対象物から反射した光をイメージ センサーに戻します。カメラから対象物までの距離は、送信光と受信光の間の時間遅延に基づいて計算されます。

ステレオ ビジョン

ロボット システムは、2 つのカメラを使用して、2 つの異なる角度から撮影されたオブジェクトの同じ 2D ビューを記録します。次に、ソフトウェアは 2 台のカメラの確立された位置を使用し、2 つの平面画像の対応する点を比較して、バリエーションを識別し、画像を生成します。

3D ロボティック ビジョンを使用しているアプリケーションは?

現代の産業用ロボットは、物体を検出し、部品を認識し、コンポーネントを正しい角度で把持する必要があります。従来のロボットは一貫して部品を見つけるのに最適ですが、最新のロボット工学は修正を調整して、部品がどこにあるかを検出できます。後続のアクションが不定の順序ではないために生産ライン全体が停止するのではなく、システムは変化をすばやく認識してそれに適応します。その結果、業界全体の一連の産業用アプリケーションが 3D ロボティック ビジョンに投資しています。これらには、物流、食品加工、ライフ サイエンス、製造、自動車産業が含まれます。非常に多くの分野が自動化されているため、ビジョン テクノロジの使用は新しい領域に拡大しています。デパレタイジング アプリケーションは、3D ビジョン コンポーネントを使用して、さまざまな種類の出荷用ボックスで満たされたパレットをスキャンし、仕分けを行います。スキャナを使用して画像をソフトウェアに送信し、ロボットがテクスチャ パターンに基づいて箱の種類を検出し、指定された領域に送信できるようにします。食品加工工場では、マルチスペクトル ビジョン技術と特殊な照明を使用して製品を検査し、腐敗を検出します。従来、ビジョン技術を使用していたアプリケーションは、より革新的な機器にアップグレードされています。ある航空宇宙企業は、従来の検査ツールを 3D スキャンに置き換えて、タービン ブレードの欠陥を検査し、検査時間を 18 時間から 45 分に短縮しました。ビジョン テクノロジーは拡大を続け、ロジスティクス アプリケーション、マルチスペクトル マシン ビジョン、3D ビジョンによる機械学習を使用した適応、より遠くからのより正確な画像を可能にするリキッド レンズで予測される将来の傾向があります。

ビジョン アプリケーションの重要なサブシステムとコンポーネント

最も調整された自動化システムには、複数の自動化された制御システムとコンポーネントが統合されており、効率的なワークセルの組み立てが行われています。オブジェクト トラッキング、製品プロファイリング、ビン ピッキングなどの高度な 3D ビジョン オプションをプロセス ラインに組み込む場合、システムは 3D 画像データを生成する必要があります。ロボット システムで 3D ビジョンを使用するには、さまざまなコンポーネントを統合して、適切な電源供給、リアルタイム処理、および安全性を促進する必要があります。自動化を成功させるためのもう 1 つの重要な要素は、通信機能です。デジタル時代では、データ共有のためにシステムを他の機器にデジタル接続するための接続ポートを用意することをお勧めします。新しいロボット技術は、同じ目的で Wi-Fi 接続を容易にします。設計段階では、リスク評価調査を推進することが、誤動作のリスクを伴う可能性のあるシステムの問題を特定して排除する唯一の方法です。 3D ビジョン対応のロボットは、機器を安全に停止して、けがや機器の損傷を防ぐことができます。バイヤーが調査と事前の計画に投資すれば、結果は柔軟で使いやすい自動化システムになります。

結論

現代の製造業では、より少ない生産ラインでより多くの生産量を提供する必要があり、より少ない生産物からより多くのものを得る必要があります。ロボティック ビジョンの影響は、さまざまな生産分野に拡大し続け、自動化されたプロセスを改善するまったく新しい方法を見つけるでしょう。将来的には、より多くの 3D ビジュアル コンポーネントが自動システムで一般的になることが予想されます。