在2022年的工业机器人领域,一个显著的趋势是灵活性的增强。随着软件优先解决方案、成本更低的传感器以及数据丰富度的提升,我们正处于工业机器人技术复兴的浪潮中。制造商越来越多地寻求在机器人方面进行创新,希望设计更加小巧、灵活,以便能够轻松适应现有的生产线,或是将现有机器人的用途重新调整并重新分配任务。在物流、仓库或实验室等其他领域,对于非典型制造环境中的机器人应用需求日益增长。
特别是在协作机器人的发展上,我们可以看到与人类合作和协作工作可能性的大幅增加。亚马逊的Kiva robot就是一个典型例子,它是一种可以跟随工人移动并支持他们完成任务的托盘搬运车。在未来,我们可以预见到更多这样的应用,将被用于仓库或生产线周围拣选和移动产品。此外,与计算机数控(CNC)设备一起运行的协作机器人的潜力也在不断扩大,而焊接应用则是一个值得关注的话题。
然而,这些新角色是否已经准备好由机器人承担?为了探讨这一点,让我们深入分析工业机器人的必备技术。首要的是,提高对2D和3D视觉系统使用能力。这不仅限于简单重复性任务,更重要的是让具有视觉功能的机械手能够对其周围环境做出直观反应。
借助2D系统,可以提供一种通过摄像头读取颜色或纹理非常重要信息,如条形码检测。而3D系统,则依赖多个摄像头创建目标对象3D模型,在任何形状或位置需要考虑的情况下尤为合适,如自动抓取零件。无论是2D还是3D视觉系统,都能提供许多功能,其中尤其是在执行物理任务时,3D视觉系统能够克服配备2D视觉但可能遇到的错误,并释放更多潜力,比如检查发动引擎零件或者产品质量缺陷等。
展望未来的几个年头,从传感设备硬件转向构建基于AI的人工智能,以帮助优化传感设备性能并提高整体效率,是当今最紧迫的问题之一。这意味着我们将看到更多旨在实现卓越运营、弹性和成本效益数据管理和增强分析系统,以及结合了学习能力与精确无序拣选应用。
例如,先进的图像处理软件Tsvision 3d 使用两个高速摄像机关连续捕捉图像,并通过智能软件识别物品位置,无论它们如何排列都能准确挑选物品,就像是人类操作员一样轻松高效。而边缘计算则允许数据处理靠近源头,便于获取及确定优先级,从而减少网络拥塞和延迟,为改进末端工具硬件制定基础设施奠定基础。
总之,在2022年及以后,我们应该期待见证更多创造力与变革,一系列改进后的视觉系统、AI以及边缘计算技术相互结合,将进一步推动工业4.0时代前沿,使得制造商及其伙伴——这些日益聪明且灵活的地球上的新伙伴们继续蓬勃发展下去。