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在最近的一次展示,发那科LR伴侣200 id配备iRVision 2 d检查过程检查缺陷汽车模型。gydF4y2Ba

首先,机器人拿起一个汽车模型从斜坡和前面的地方,防止错误的细胞。gydF4y2Ba

在汽车行驶过程中,错误防站,机器人检查汽车robot-mounted相机的IP67外壳包括一个环形光。连续运动的机器人移动车执行11的相机捕捉影像检查。在两秒内,机器人检查所有的轮子,头灯,门,屋顶,车牌,室内。每个检验使用FANUC的新iRVision AI错误校对功能。在每种情况下,检查被展示的例子训练好的和坏的部分。周围的红色环光闪光灯简要强调每个检查的位置。gydF4y2Ba

一旦检验完成,机器人拿起了车,礼物它面向发现缺陷的前面工作细胞,和显示器显示图像失败的检查。gydF4y2Ba

最后,机器人返回汽车分期坡道的后面和重复的过程。gydF4y2Ba

防止错误是什么?防止错误决定,根据计划生产过程发生。在生产过程中,通常是已知的问题导致建立一个坏的部分。检查生产过程中潜在问题允许制造商报废或返工无法接受的部分在运行的开始,和正确的问题在很多地区都产生了——这可以节省大量的时间和费用。新的AI错误校对工具旨在检查两个截然不同的情况下,和例子图像的情况下需要使用训练工具。例如,如果这个工具用于检查是否存在焊接螺母,螺母和一部分的图像没有螺母需要使用训练AI EP的工具。AI EP不是设计用于检测的缺陷,如划痕或凹痕,发生在随机位置。gydF4y2Ba

发那科介绍gydF4y2Ba2006年iRVision,每年继续添加新的特性和功能,使iRVision更容易也更强大。新的AI错误校对工具内置iRVision并允许人工智能没有任何额外的硬件。像每个iRVision产品,防AI错误不需要额外的处理器——所有处理发生在FANUC高度可靠的机器人控制器。相同的处理器,控制机器人及其运动的视觉处理,包括AI错误校对功能。因为iRVision不使用个人电脑或智能相机,它不产生负面影响的可靠性workcell。gydF4y2Ba

是什么让发那科的新人工智能AI错误打样?通过提供多个好的部分和坏的部分的例子,AI错误校对工具可以区分两个生产过程中运行。在设置过程中,操作员可以存在多个工件的例子和分类分为两类——好的和坏的。一旦运营商分类图片,AI错误校对功能自动分类在生产运行期间的部分。gydF4y2Ba

图1显示了一个示例的AI错误打样找到一个防震安装支架焊接螺母。焊接螺母和失踪的螺母的例子中使用防AI错误的学习过程。在这个例子中,1级是训练有素的螺母和二班训练没有螺母。图1显示了在课堂上焊接螺母1,以青色突出显示。gydF4y2Ba

图1训练AI错误打样gydF4y2Ba

图2显示了一个例子,运营商之间的区别的例子。操作员将塑料带盖子的涂布类1和二班没有盖子。所有类1的例子是青色和类的两个例子都是橙色的。gydF4y2Ba

图2的分类gydF4y2Ba

图3显示了分类的结果从图2所示。多个对象可以在相同的图像分类。图3的例子显示了两个不同的涂抹器。中强调的一个带盖子的青色,没有橙色突出显示。在这种情况下,gydF4y2BaiRVision流量定位器工具的确认器的位置和方向。流量定位器工具的模式匹配能力结合AI错误校对工具允许部分被发现和分类在同一时间在同一个形象。这些工具的组合允许机器人选择塑料涂抹器从输送机和地点的带盖子的灌装机,和那些没有拒绝垃圾箱。gydF4y2Ba

图3发现结果gydF4y2Ba

经营者由于人工智能是一个学习的过程,很容易将图像添加到库中。生产过程中启动,部分错误分类可以添加到学会了数据正确分类部分和改进学习模型。gydF4y2Ba

在当前的场景中,AI错误打样输出示例类1或2。如果这个例子不分为两类,它将输出待定。如果阶级是不确定的,那么它可以手动添加改进学习模型。随着阶级,信心也输出。信心越高,可靠的AI错误校对工具认为这个例子符合两类之一。基于用户定义的阈值,应用程序可以设置标志检查信心不足,允许操作员手动添加示例学习数据改进学习模型。gydF4y2Ba

像所有的gydF4y2Ba防iRVision产品,AI错误既支持robot-mounted相机和修复安装摄像头。robot-mounted相机允许机器人从多个角度检查零件/位置。在许多情况下,摄像头可以添加到工具添加错误校对功能以最小的对现有流程的影响。在其他情况下,它可能是更加划算的添加一个新的机器人位置周围的相机在不同的位置的部分。相机不需要机器人安装——它可以设置在工作细胞错误证明一个特定区域的工作。因为iRVision可以支持多达27个摄像头,机器人的任意组合,或者fixed-mounted相机可用于错误证明所需的所有领域的工作。gydF4y2Ba

公司使用AI错误打样不需要一位经验丰富的视觉工程师设置过程。只要眼睛可以检测之间的差异部分,然后AI错误打样也可以区分工件。防AI错误可以使用实例中甚至有经验的视觉工程师将难以与传统的机器视觉工具做这项工作。gydF4y2Ba

即使没有防AI错误,一个经验丰富的视觉工程师可以设置错误打样视觉过程对于许多应用程序使用gydF4y2BaiRVision套件的工具,但它通常花大量的时间来建立和确保可靠性的一些更复杂的过程。使用AI错误校对功能学会区分好的和坏的部分消除了需要一个专家视觉工程师。它也减少了视觉设置的复杂性,在集成和启动期间节约时间和金钱。gydF4y2Ba

正确的和一致的照明与机器视觉应用程序是非常重要的。防AI错误,更少的关注。通过提供的好的和坏的部分在一个范围的照明,AI错误打样可以学习之间的差异例子和正确区分好的和坏的部分工作。gydF4y2Ba

发那科的gydF4y2BaiRVision相机利用固定焦距镜头。这意味着选择的视野是一个因素的镜头和相机的距离是查看区。通过选择适当的镜头和距离,正确的视野打样过程可以实现所需的错误。通常,面积越大误差橡皮是在视野内,更可靠的AI错误打样可以分类。gydF4y2Ba

有一种误解,在机器视觉的高分辨率成像是一个要求。在大多数机械自动化的情况下,高分辨率是没有必要的。发那科的AI错误打样的目的是提供高性能与标准分辨率的相机。gydF4y2Ba

总之,添加错误打样可以提高早期捕获制造错误,生产流程,提高生产效率。发那科的新打样AI错误gydF4y2BaiRVision工具很容易添加错误防任何发那科机器人应用程序,为客户提供各种各样的优势包括:gydF4y2Ba

• 减少照明和相机分辨率的要求。gydF4y2Ba

• 显著减少所需的工程时间完善系统。gydF4y2Ba

• 最小化成本相比传统方法。gydF4y2Ba

内容与本文作者的意见,不一定代表RoboticsTomorrow的观点半岛app官网gydF4y2Ba

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