로봇 비전의 현실은 무엇입니까?

자동차 및 전자 제품과 같은 산업이 다양한 종류의 로봇 작업을 발전시키는 방식에도 불구하고 로봇 자체는 다른 형태의 작업에 응답하지 않습니다. 로봇 또는 머신 비전은 로봇이 환경에 실시간으로 반응하거나 주요 물체를 식별하고 우주에서 조작할 수 있는 감지 기능을 제공하여 이를 변경하려고 시도했습니다.

오늘날 이러한 작업의 대부분은 상당히 반복적이었습니다. 로봇이 공간에서 작은 조각과 구성 요소를 식별하고 조립하거나 결합해야 하는 팔레타이징, 픽 앤 플레이스 또는 자동화 작업을 생각해 보십시오. 이러한 응용 프로그램은 인공 지능의 새로운 사용으로 인해 여전히 기능합니다. 그러나 머신 비전을 사용하는 산업용 로봇은 산업 환경에서 숙련된 인간 작업자만큼 응답할 수 있는 능력을 갖추고 있어 무엇보다도 혼합 제조업체에 이점이 있습니다.

로봇 비전이 지금까지 시도된 방법

로봇 비전 시도는 정적 이미지, 레이더, 라이더 또는 기타 공식을 통해 이루어졌으며 컴퓨터 비전의 발전으로 인해 더 많은 자율 로봇을 개발할 수 있는 다른 기회도 생겼습니다.

오늘날 미디어에서 볼 수 있는 로봇 비전의 가장 잘 알려진 형태는 자율 주행 자동차, 자율 이동 로봇 및 "피커" 로봇입니다. 자율 주행 자동차는 아직 개발 중이고 천천히 강력한 안전 사례를 달성하는 동안 기본적으로 도로와 고속도로에서 자율적으로 작동합니다.

자율 주행은 지도, GPS 및 상황 인식의 조합을 효과적으로 사용하여 진행 방향과 방해 요소를 평가하는 동시에 일반적으로 교통, 신호, 정지 신호, 보행자, 속도 제한 및 물체의 다양한 문제를 탐색합니다. 목적지에 도달하기 위한 도로. 이 기술은 현재 Tesla와 같은 자동차와 다른 브랜드에서 차선 지원 및 운전자의 능력을 향상시키는 다양한 안전 기능의 형태로 이미 사용할 수 있습니다.

자율 이동 로봇의 경우 주로 창고에서 사용되며 때로는 패키지 배송 또는 원격 모니터링 시나리오(예:드론)에 사용됩니다. 이러한 상황에서 AI는 일반적인 시각 정보를 처리하고 특정 목표를 식별하는 데에도 사용됩니다. Doordash는 이미 음식을 목적지까지 운반하기 위해 소형 배달 로봇을 배치하기 시작했습니다.

다양한 창고 로봇은 자재 취급 및 포장까지도 가능하며, Covariant와 같은 기술을 기반으로 하는 "피커" 로봇을 사용하면 로봇이 컨베이어의 물체를 구별하고 포장하거나 분류할 수 있습니다. . 이는 다양한 유형의 부품을 구별하고 적절하게 분류하기 위한 것이기 때문에 로봇 비전 측면에서 한 단계 더 발전합니다. 큰 발전이지만 여전히 창고 응용 프로그램, 자재 취급 및 부가 가치 또는 공예 기반이 아닌 것으로 제한됩니다. 프로세스.

부가 가치 프로세스의 경우 로봇 비전은 다양한 방식으로 사용되었지만 프로그래밍 또는 부품 혼합과 관련하여 실시간으로 작동하지 않아도 되는 여전히 프로그래밍 방식의 기계 프레임워크의 일부인 경우가 많습니다. 동시에 그 어느 때보다 필요합니다. 사회적 거리두기, 베이비 붐 세대의 은퇴 위기, 젊은 근로자의 숙련 노동력 부족 사이에서 기업은 비용을 증가시키지 않으면서 생산 생산량을 유지할 수 있는 자동화 옵션이 충분하지 않습니다.

로봇 비전이 자체 프로그래밍 혁신을 가능하게 하는 이유

로봇 비전을 효과적이고 프로세스에 특화된 AI와 결합하는 것은 작업장에서 공장과 시설에 실질적인 자율성을 부여하는 마지막 단계입니다.

Omnirobotic에서는 로봇이 앞에 놓인 모양을 시각화하고 해석할 수 있는 적외선 센서 시스템을 만들었습니다. 이 시스템은 숙련된 작업자가 "자신의 머리로" 생각할 수 있는 것과 유사한 정도로 제조 환경의 다양한 부품, 모양 및 위치에 대한 디지털화된 그림을 생성할 수 있는 충분한 깊이 인식 및 시야를 가지고 있습니다. AI를 사용하여 우리 시스템은 실제 프로세스 시간에 고유한 로봇 동작을 생성할 수 있어 기존 프로그래밍 프로세스를 단축하고 로봇이 부품 다양성이나 많은 일반적인 제조업체 요구 사항에 관계없이 자율적으로 작동할 수 있습니다.

이 기술은 다양한 프로세스 제한 사항을 고려합니다. 예를 들어, 스프레이 공정의 경우 특정 도구 유형이 필요합니까? 공구와 부품 사이에 스탠드오프 거리가 필요합니까? 도색이 필요한 부분의 면만 있나요?

로봇 비전을 사용하여 생산성을 혁신하는 방법

그렇다면 한 가지 작업을 수행하는 로봇과 사용자가 던진 거의 모든 부품을 처리할 수 있는 로봇의 차이점은 무엇입니까?

기본적으로 로봇 비전은 좋은 시작이지만 스스로 생각할 수 있다는 것은 작업을 실행하는 방법에 대한 정보는 필수적입니다.

물론 여전히 구체적인 지침이 필요하고 극복해야 할 특정 제한 사항이 있지만 요점은 산업용 로봇이 그 어느 때보다 "설정하고 잊어버리기"에 더 가깝다는 것입니다.

뿐만 아니라, 이는 팀이 재료 취급, 기타 숙련된 작업 또는 창의적인 작업에 집중할 수 있는 유연성을 제공하고 출력 측면에서 그 어느 때보다 높은 품질과 생산성을 달성하는 동시에 high-mix에 온 한계와 장벽을 극복할 수 있습니다. 최근 몇 년 동안 숙련된 노동력을 찾는 측면에서 제조업체.

당신은 그것을 "절대적인 승리"라고 부를 수 있지만 우리는 그것을 Shape-to-Motion™ 기술이라고 부르고 싶습니다. 자세히 알아보려면 지금 문의하세요.

Omnirobotic은 로봇이 중요한 산업용 스프레이 및 마감 공정을 보고, 계획하고, 실행할 수 있도록 하는 자체 프로그래밍 기술을 제공합니다. Omnirobotic의 팀은 수십 년의 경험과 새로운 AI 기능을 결합하여 각 부품 및 특정 요구 사항에 대해 실시간으로 고유한 로봇 동작을 생성하는 Shape-to-Motion™ 기술이라는 것을 통해 이를 제공합니다. 여기에서 어떤 종류의 수익을 얻을 수 있는지 확인하세요. .