3D视觉为机器人增加“眼睛” 推动工业自动化进展

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从事工业自动化的人都了解,传统的作业法子 却说我将不选者性变成选者性,这是从业者要做的最重要的一件事。 无论是培训工人还是调整车间机械型态,从精度到节拍,最终是为了变成选者性,从而处理工业化大生产的需求。

全球服饰产业汰旧换新传输速率加快,连带上游制造商也面临短交期压力,纺织产业也某些借由自动化的导入提高生产传输速率。

然而过去成衣厂随后工序比较复杂,人力操作虽还都可不可以保有弹性,但也拉长操作时间,面对产业需求,市场上现在也再次出现结合3D视觉导引的机器手臂,将原有分站式打样流程整合成一站式操作,并共同结合抗反光技术,消弭机器视觉在打样过程中受反光而影响识别精度。机器手臂还都可不可以辅助成衣业者在血块多样需求下达到快速打样,预估最快一两个工作天就能完成。

工研院智慧微系统中心研发组长邱以泰表示,现在的纺织厂进行成衣打样主要还是靠人力,随后人力操作会衍生视觉疲劳、专注度降低或买车人手法的疑问图片而意味质量下滑,为了降低废品,某些某些成衣厂光是打样某种布料,就分为多道工序,同类将裁、缝直边或圆边等工序区分开来,各司其职。

随后工序比较复杂,全数采用人力将意味打样流程动辄还都可不可以7-10个工作天,对诉求短交期的纺织供应链来说,难以符合需求。而面对纺织业者的生产痛点,还都可不可以取代要素人力操作的机器手臂可望进一步进驻成衣厂改善现有打样流程,举例来说,现在工研院已有协助纺织大厂宏远兴业导入结合3D视觉导引的机器手臂,将原有分站式打样流程整合成一站式操作,辅助业者在血块多样需求下,达到快速打样。

不过,邱以泰表示,视觉导引难免会遇到反光疑问图片,有的成衣业者使用压克力或金属材质的模板固定布料时就会影响机器手臂的精度。工研院为此也进一步开发出还都可不可以抗反光的3D视觉导引机器人,将抗反光技术整合在同一颗3D镜头中,还都可不可以降低平滑细胞层对3D视觉的反光阻碍。

工研院表示,未来引进这些 技术,可处理机器视觉受打样金属模板反光影响,有传输速率实时定位布料位置与缝份路径,预估打样最快一两个工作天即能完成,可节省超过200%人力。而相比传统的定位法子 ,工业视觉软件用于自动化生产中的定位精度更高,定位结果更稳定、更可靠、更智能化,还都可不可以为为工业生产带来产品质量的提升以及带来产量的增加。

某些,工业视觉软件的定位传输速率相比起传统的定位法子 来说,传输速率上不是了较大的提升。传输速率提升了,在降低厂家生产成本的共同,还都可不可以全方位满足厂家24小时不停机生产的需求。还都可不可以以前说,工业视觉软件不仅推动了工业视觉技术和工业生产的快速发展,共同也让工业生产企业真正的从中受益。以此共同,工业生产的快速发展还都上可不可以进一步的刺激了工业视觉产品的销售,这使工业视觉行业,得到长期的持续增长,形成完善的产业链,推动工业4.0的火速发展。