Roboty nazywamy mistrzami powtarzalności. Można je zaprogramować tak, żeby daną czynność wykonały miliony razy, zawsze dokładnie, z identyczną perfekcją. To wszystko prawda, ale coraz częściej roboty pracują też tam, gdzie każdorazowo wymaga się zindywidualizowanych działań. Stosuje się wówczas systemy wizyjne, które nie raz potrafią zaskoczyć stopniem zaawansowania.

System wizyjny skomplikowanie już brzmi. Technologia ta należy do niezwykle złożonych, gdyż musi stawić czoło poważnej przeszkodzie: różnicy w rozumieniu przestrzeni przez matkę naturę i człowieka a robota.

Tłumacząc robotowi

Człowiek określa położenie obiektu w przestrzeni poprzez podanie współrzędnych w trójwymiarowym układzie współrzędnych, oraz kątów, które to określają jego orientację. Roboty współpracujące z kolei rozumieją działania przestrzenne w inny sposób. To dla nich zbiór wartości liniowych i kątowych przemieszczeń przegubów ramienia potrzebny do osiągnięcia obiektu końcówką manipulatora robotycznego ramienia.

Ta różnica wymusza dokonania konwersji danych o położeniu w przestrzeni na język robota. Polega to na rozwiązaniu zagadnień tzw. kinematyki odwrotnej. Gdy dodatkowo dane są pozyskiwane z informacji wizyjnej uzyskanej przez np. kamerę, wymagana jest obecność kolejnych mechanizmów, lecz tym razem przeznaczonych do odniesienia informacji wizyjnych do położenia końcówki manipulatora. Kluczowa jest tu dokładna kalibracja kamery w jej docelowym miejscu.

Opisana konwersja to tak naprawdę dopiero początek żywota systemów wizyjnych.

2D, 2,5D, 3D

Systemy wizyjne nie istniałyby bez… kamer, dlatego przyszła pora na kilka słów właśnie o nich.

Stosowane kamery przemysłowe nie muszą zawsze oferować podglądu w kolorze, najczęściej wystarczą te, oferujące monochromatyczny obraz. Kamera może pracować w pojedynkę lub w połączeniu z kilkoma innymi. Zależy to od systemu, w który dane roboty współpracujące są wyposażone.

System 2D to najpopularniejsze rozwiązanie stosowane na liniach produkcyjnych. Kamera, zwykle umieszczona na górze, rejestruje położenie na płaszczyźnie, co zwykle wystarcza. Można tu mówić np. o ułożeniu paczek z ciastkami w kartonie zbiorczym.

Powyższa wersja systemu 2D nazywana jest Single View. Można też wyróżnić wersję MultiView, w której zamiast pojedynczej kamery instalowane jest kilka. Obraz wciąż łączy się w dwuwymiarowy, lecz ten uzyskany z kilku kamer zapewnia większą precyzję ruchów robota, ze względu na lepszą rozdzielczość (np. na krawędziach, które często są zniekształcane) i większy monitorowany obszar.

Kolejny system nazywamy rozpoznawaniem 2,5D.  Tu również wykorzystywana jest jedna kamera, lecz systemy analizujące obraz z niej wyposażono w dodatkową funkcjonalność. Dla przykładu: kamera umieszczona na palecie, która poddawana jest rozładunkowi przez robota, rejestruje zmiany rozmiaru obiektów. Kolejno zabierane warstwy przekładają się na zmniejszenie pola powierzchni obiektów, co system wizyjny przekłada na zmniejszenie wysokości stosu (najczęściej na podstawie wcześniej przygotowanych zależności).

Istnieje jeszcze system 3D – rozumiemy przez to kilka kamer umieszczonych w różnych płaszczyznach, z których obraz jest  łączony w jedną całość. Na podstawie tak różnych i dokładnych danych buduje się komputerową przestrzeń 3D. To zdecydowanie ułatwia konwersję danych dla robota, jednak nie zawsze ma sens albo jest możliwe do zastosowania. Można je spotkać np. na zrobotyzowanych stanowiskach malowania, spawania, klejenia czy uszczelniania.

Systemy wizyjne w praktyce

Wiele czynności, które są pozornie proste i z powodzeniem mogłyby być powierzone robotom, jest niezwykle trudne do zrobotyzowania ze względu na minimalne odchylenia kolejnych produktów np. na taśmie produkcyjnej. Na szczęście systemy wizyjne mają się coraz lepiej i tak jak w 2010 roku można było o nich mówić raczej jako o ciekawostce, tak dzisiaj nic nie stoi na przeszkodzie, żeby zamontować je robotom w swojej firmie.

Można je wykorzystać niemal w każdej branży. W przemyśle spożywczym nadadzą się do kontroli mięs o różnym kształcie, owoców o różnej wielkości albo pakowaniu warzyw różnego gatunku. W branży motoryzacyjnej idealne będą do montażu felg czy przykręcania śrub w okolicach kół – to elementy, które podczas wjazdu pojazdu na platformę montażową ulegają obrotom, a konkretne mocowania nieznacznym odchyleniom w bok. Dodatkowo każde auto inaczej ustawia się na platformie. Równie dobrze systemy wizyjne sprawdzą się w rolnictwie, gdzie np. ilość wody do podlewania mogłaby być różnicowana według wielkości rośliny.

Doskonałym partnerem dla systemów wizyjnych we wszystkich opisanych przypadkach są roboty współpracujące, które już same w sobie są bardzo uniwersalne i gotowe do zróżnicowanych działań. Ten zestaw to prawdopodobnie pierwsza propozycja, nad którą powinno się zastanawiać robotyzując wymagające stanowiska w firmie.

Polecamy:
– Spawanie robotami spawalniczymi