【 VISO 】微链机器人视觉-空调管焊解决方案

2019-12-07 15:46:19 Viso 1120

行业痛点

1、传统工业机器人缺少视觉感知能力，实现 2D 视觉识别存在一定技术门槛，复杂工况应用存在局限；

2、工业机器人核心零部件产业链曾长期依赖海外供应，国内自主品牌持续开展技术攻关；

3、国内多数机器人企业侧重系统集成定制开发，项目交付周期、人力投入随方案复杂度变化；

4、中国的视觉开发引擎长期控制在国外厂商手里，现有底层技术对硬件要求高，造成成本难以控制，相机核心部件依赖进口；

技术优势

1、微链机器人视觉可实现优于传统方案的定位识别精度。

2、强大的通用性。在传统算法里面，针对不同的物体需要定制化不同的算法。相比来看，基于DaoAI深度学习的算法更加通用。

3、深度学习获得的特征(feature)有很强的迁移能力。所谓特征迁移能力，指的是在A任务上学习到一些特征，在B任务上使用也可以获得非常好的效果。例如ImageNet（物体为主）上学习到的特征在场景分类任务上也能取得非常好的效果。

4、工程开发、优化、维护成本低。深度学习计算主要是卷积和矩阵乘，针对这种计算优化，所有深度学习算法都可以提升性能。另外，通过组合现有的层(layer)，我们可以实现大量复杂网络结构和一些算法，开发维护的成本低；

解决对接管焊接难点工作过程

1、PLC连接所有控制部工件到位的信号

2、PLC将转台到位信号传给机器人，机器人通过视觉认知系统开始进行识别

3、识别OK，视觉引导机器人开始对焊接好的管路进行抓取放置，重复此动作两回

4、机器人完成取物动作，开始向弯管送料机构移动，到位发信号给PLC

5、PLC收到信号给送料机构和转台，转台旋转，送料机构推动向机器人抓手处送出弯管，抓手接触弯管并卡紧

7、卡紧后机器人去移动抓取管接头

8、专用的抓取机构抓到管接头，机器人先进行粘胶移动

9、粘胶后专用抓取机构旋转180°并开始与弯管下端部进行对接(同心)

10、对接完成机器人开始识别待机焊接台进行擦管，插进后发信号给PLC，PLC给弯管固定机构信号，夹爪锁死弯管，机器人松开移走

11、重复此取管、对接、插管动作1次完成一个整个节拍

12、机器人发信号给PLC，PLC告知旋转台转动

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产品优势

采用设备：

1、ABB工业机器人

2、WELINKIRT认知+感知系统模块

此模块搭载WELINKIRT认知系统和感知系统，能够帮助机器人识别定位，并能通过力做出感应反馈动作

3、PLC总控制系统

4、连接法兰

5、专用抓取装置及法兰配合盘

通过智能认知机器人，此工序可完全不需要人工处置，既消除了人员的安全隐患，又提升了异常环境下的工作效率，且机器人可长时间持续作业，有效减少人工值守，这正是机器人的优势所在。

项目难点

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如图所示，某电器公司转台自动焊接工序，是由一个工人完成如下动作，首先是取弯管，然后取接头并粘胶，接头与弯管组合，斜向插入焊接台基座管接头，然后摆正卡在卡钳上，完成一个弯管的定位固定，一个工作节拍需要定位固定两个弯管。

问题一：转台的自动化控制不由人工控制，人工要是由于疲劳或开小差造成的工作节拍变慢可能会赶不上转台的节奏，降低劳动效率

问题二：由于是人工作业，定位固定每次的位置都会出现偏差，这就会使焊接出现位置偏差，可能会出现产品异常。

问题三：此工序为单一重复性的繁琐劳动，不能体现人的价值。

问题四：人的主观劳动积极性是受外部客观因素影响的，生产率波动是正常现象，但机器人是不受影响的，可以保证一致高效的生产效率。

战略伙伴

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