5단계:협동로봇을 작업에 성공적으로 구현

비전:거기에 가야 할까요?

제조 공정에 2D, 2.5D 또는 3D 비전을 구현하는 첫 번째 단계를 수행하지 않은 사람들에게는 겁이 날 수 있습니다. 그럼 어떻게 시작하고 어떤 과정을 거쳐야 할까요?

그 질문에 대한 대답은 다소 간단합니다. 여행 중 첫 번째 우회전을 하고 다음과 같이 자문해 보십시오. "직원이 정기적으로 품질 관리 검사를 실시하고 있습니까? ?”

왜 그 과정을 선택하여 시작합니까? 모든 상점은 일종의 QC를 수행해야 하므로 신뢰할 수 있는 캘리퍼스나 CMM을 사용하여 수동으로 수행하는 보편적인 작업이 됩니다. AI의 발전 속도 때문에 오늘날의 비전은 그 어느 때보다 간단합니다. 그것은 우리 대부분이 따라갈 수 있는 것보다 더 빠릅니다. 또한 OEM이 특히 경쟁업체보다 더 나은, 더 빠르고 쉬운 기술을 만들기 위해 끊임없이 진화하는 이 기술을 따라잡기 위해 얼마나 공격적인 비전을 가져야 하는지 생각해 보십시오.

오늘날 자동화 최종 사용자는 비전 OEM이 제공하는 보다 단순한 사용자 친화적인 솔루션을 요구함으로써 더 많은 것을 기대하고 있습니다. 그러니 고개를 저으면서 제조 과정에서 비전이 있을 수 없다고 말하기 전에 다시 생각해 보십시오.

첫 번째 질문으로 돌아가서 “직원들이 정기적으로 물리적으로 품질 관리 검사를 하고 있습니까?”를 참조하십시오. 누군가가 수동으로 부품을 집어 들고 가장 단순한 형태의 QC인 신뢰할 수 있는 캘리퍼스로 검사하는 데 걸리는 시간을 생각해 보십시오. 그런 다음, 일지나 일지에 측정치를 문서화하고 하루 종일 이 과정을 반복합니다. 검사, 문서화 및 반품 기간 동안 얼마나 더 많은 불량 부품이 생산되었을 수 있습니까?

이제 CMM을 사용하는 것을 고려해 보겠습니다. 이에 대해 생각해 보십시오. 작업자가 부품을 집어들고 에어컨이 있는 QC실로 이동하여 CMM에 놓습니다. 부품을 검사하도록 CMM이 이미 설정되어 있더라도 테이블에 부품을 적절하게 배치하고 검사 및 측정 프로세스를 시작하고 데이터를 분석하고 기계를 뒤로 걸어 조정하는 데 걸리는 시간은 상당한 시간이 걸릴 수 있습니다. 시각. 부품이 허용 오차를 벗어난 경우 얼마나 많은 부품과 재료가 폐기되었을 수 있습니까?

이제 로봇이 부품을 집어 2D 또는 3D 비전 시스템으로 검사하는 과정을 생각해 보십시오. 그 과정이 얼마나 빨리 완료될 것이라고 생각하십니까? 중단 시간, 재프로그래밍 및 허용 오차를 보장하기 위한 기타 조정과 같은 조치는 모든 작업의 ​​ROI에 측정 가능하고 정량적인 부정적인 영향을 미칩니다. 지속적인 QC 검사는 항상 COGS의 차변입니다. 그런 다음 로봇의 비전 시스템이 부품을 검사하는 동안 작업자가 수행할 수 있었던 부가 가치 작업을 고려하십시오. 이러한 모든 요소가 합산되어 테이블에 돈을 남길 수 있습니다.

하지만 잠깐만요. 더 있습니다!

비전 시스템이 부품의 데이터 매트릭스를 수집 및 분석하고 중지하거나 경고하는 대신 기계의 PLC를 자동으로 수정할 수 있다면 어떨까요? 이를 프로세스 최적화라고 합니다. , 그리고 가장 좋은 점은 조정이 필요한지 알기 위해 거기에 있을 필요조차 없다는 것입니다. 커피를 마신 후 아침에 사무실에 도착하면 데이터 보고서에서 확인할 수 있습니다.

2D와 3D Vision의 차이점

2D 및 3D 머신 비전 시스템이 간소화할 수 있는 서비스가 많이 있습니다. 가장 일반적인 용도는 위에서 언급했습니다. 그러나 Vision은 다양한 필드 또는 범위의 물체(하나의 컨베이어 또는 빈에 있는 다양한 크기의 부품)가 있는 구조화 및 비구조화 환경에서 재고 관리, 로봇 안내, 자재 취급, 조립 확인, 인식 및 식별, 포장 및 빈 피킹을 수행할 수도 있습니다. ). 그리고 절대적인 실시간 데이터 수집을 잊지 말자. 제조업체는 경쟁력을 유지하기 위해 전략적 결정을 내리기 위해 실시간 데이터를 사용하고 있으며 점점 더 많은 최종 고객은 제조업체가 부품 생산에 대한 과거 정보에 대한 데이터를 공유하기를 기대하고 있습니다. 이는 프로세스 최적화를 사용하여 빠르게 수행할 수 있는 많은 응용 프로그램이며 처리량에 긍정적인 영향을 미칩니다. 따라서 작업을 결정했으면 "이 직업에 가장 도움이 되는 시력 수준은 어느 정도입니까?"라고 자문해 보십시오.

2D 비전은 알고리즘, 데이터 처리 및 이미지 수집으로 인해 일반적으로 3D보다 빠릅니다. 그러나 3D 비전은 보다 깊이 있는 복잡한 형상에서 더 잘 작동합니다. 2D 비전은 무작위 부품의 복잡한 빈 피킹을 수행하고 특정 방향으로 컨베이어에 배치할 수 있습니다. 그러나 3D 비전은 특히 부품이 섬세한 경우 여러 번의 터치와 움직임이 필요한 경우 가장 좋습니다. 2D 비전은 컨베이어에서 임의의 크기의 부품을 선택하는 것을 처리할 수 있지만 부품에 상당한 깊이가 있는 경우 3D가 가장 좋습니다. 작업의 수명 주기가 방대한 부품으로 고정된 기간인 경우 일반적으로 3D 비전이 답입니다. 다양한 부품에 색상을 더 잘 적용하여 서로를 구분할 수 있기 때문입니다.

인간 비전 대 머신 비전

인간의 시각은 구조화되지 않은 및/또는 복잡한 장면의 질적 해석에 가장 잘 사용됩니다. 우리의 눈은 크기가 제한되어 있으므로 빛 흡수와 주파수 능력이 제한됩니다. 동공의 직경도 작지만 대기의 밝기에 따라 크기가 변할 수 있지만 대부분 제한적입니다.

인간의 눈 망막은 이미지를 받아들입니다. 감각 입력은 망막을 통해 뇌의 시각 피질로 흐릅니다. 피질은 물체를 인식하기 위해 측정할 수 없는 속도로 정보를 구문 분석합니다. 그러나 인간의 눈은 희미하거나 멀리 있는 이미지를 강화하기 위해 오랜 시간 동안 빛을 축적할 수 없으며, 더군다나 미래 참조를 위해 이미지를 저장할 수 없습니다.

반대로 머신 비전은 속도, 정확성 및 반복성으로 인해 구조화된 장면의 정량적 측정에 탁월합니다. 따라서 비전을 사용하는 생산 라인은 분당 수천 개의 부품을 검사하고 식별할 수 있습니다. 또한 머신 비전이 인간의 눈으로 볼 수 없는 너무 작은 물체의 세부 사항을 인식하기 위해 고해상도로 사용될 수 있는 이유이기도 합니다.

제조 비용을 절감하는 비전

테스트, 취급 또는 불일치가 관찰되는 부품의 인적 구성 요소를 제거하면 손상을 방지하고 기계적 구성 요소의 마모와 관련된 유지 보수 시간 및 비용을 줄일 수 있습니다. 또한 머신 비전은 사람의 개입을 줄여 운영상의 이점을 증가시켜 제조 공정에 긍정적인 안전 요소를 추가하는 것으로 입증되었습니다. 또한 클린룸의 인체 오염을 방지하고 위험한 환경으로부터 작업자를 보호합니다. 언급된 모든 것은 증가된 처리량에 누적되며, 이는 항상 제조의 중요한 원동력입니다.

일상적인 제조에 비전을 통합하는 것은 더 이상 지평선에 있지 않으며 조만간 사라지지 않을 것입니다. 머신 비전이 도래했으며 날이 갈수록 점점 더 제조 공정에 통합되고 있습니다. 비전가는 미래 지향적인 사고를 구현합니다. 미래 지향적인 사고가 미국 제조업을 이끄는 원동력입니다. 비전을 표준으로 통합하는 것도 다르지 않을 것입니다.

CNC 공작 기계 업계의 베테랑인 비전 제공자와 파트너 관계를 맺는 것은 현명하고 진보적인 사고입니다. Absolute Machine Tools의 A+ 자동화 팀은 Cognex, Keyence, Omron 등과 같은 OEM을 통해 2D, 2.5D 및 3D 비전 시스템에 대한 자격을 갖추고 있습니다. 귀하의 회사에 가장 적합한 비용 효율적인 자동화 솔루션을 결정하는 데 대한 자세한 정보나 도움이 필요하면 지금 [email protected]으로 문의하거나 800-852-7825로 전화하십시오. 우리는 절대적이며 도와드리겠습니다!

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1단계:협동로봇은 애플리케이션의 일부일 뿐입니다.

2단계:통합자는 이 프로세스에서 어떤 역할을 합니까?

3단계:작업은 어떻게 준비됩니까? 모든 것이 마스터 플랜의 일부여야 합니다.

4단계:적절한 엔드 이펙터 선택

5단계:비전 – 그곳에 가야 할까요?

6단계:협동로봇은 산업용 로봇처럼 유지 관리가 필요합니까?

7단계:위험 평가