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协作机器人Bin-picking的应用

如何在非结构化环境中实施协作搬运方案?雄克与 KUKA 和 Roboception 公司合作调研了这一课题。三家公司展示了关于Bin-picking的研究中,如何得以快速、简易且有效地实施协同作业的应用案例。

协作机器人Bin-picking的应用

可以即刻对应用进行编程并使之适应新的工作环境。

示例任务是一个实际的应用设计:协作机器人从箱中抓取出未分类的金属部件,并将它们放入磨床,机加工之后再放置到具体位置存放。在操作期间,工人应能够同时进行手动进给、移动或拆除运输箱或单个部件。通过这一方式,该研究将箱中取物 (Bin-picking) 与人机协作 (HRC) 的概念相结合,并对来自机器人技术、抓取技术和图像识别的不同基准技术的交互作用加以利用。Roboception 的3D摄像头 rc_visard 通过应用基于 CAD 的匹配,捕获未分类的工件。这是首次通过 3D 传感器使机器人得以执行 3D 测量和空间定位这两项任务,并直接在摄像机系统中,在 1s 内处理全分辨深度图像。随后,确定每一种情况下的最优抓取点,不是通过电脑,而是将它们直接传输至具有协作能力的 KUKA 机器人。所使用的工业级传感器还能够交付深度图像、高精度图像和可信度图像。后一功能可用于通过人工智能 (AI) 方法进行决策的依据。由于3D摄像机可以既在自然光条件下,又在人工照明条件下识别其周围环境,因而可以应用于各种不同类型的工作环境。

Co-act 机械手系列

协作机器人的前端配备有针对特定应用设计的 SCHUNK Co-act 机械手,满足 EN ISO 10218-1/-2 和 ISO/TS 15066 的要求,实现与人类的安全互动。所有的调节和电力电子装置都集成在机械手内部,不会占用控制柜内任何空间。其界面和尺寸及干扰半径均单独适应雄克的应用。除了针对特定应用的 Co-act 机械手之外,雄克还提供协作应用的标准机械手系列,包括 SCHUNK Co-act EGP-C,经 DGUV 认证的小型机械手,以及即将推向市场的SCHUNK Co-act EGL-C 长行程机械手,后者将是雄克机械手首次在人机协作应用中达到 450 N 的抓取力。

协作机器人Bin-picking的应用

Roboception 经济款 rc_visard 可在 1 秒内为未分类工件确定最优抓取点,之后KUKA 协作机器人使用 SCHUNK Co-act 机械手,完全自动地拆除部件并将其插入虚拟机。工人可以在进行过程中随时干预。(图片来源: Roboception)

直观的机器人编程

使用协作机器人搬运可以对新的放置位置进行非常方便、直观的编程。在发生意外中断时,KUKA 机器人可以记住每一次执行的移动或操作,并可以在不进行重新学习的情况下以点对点模式继续工作。由于能够很方便地既在传感器侧,又在机器人侧实施解决方案,且几乎无需培训,该方案适合各类应用和用户群。不要求有关机器人技术或图像处理的丰富知识。它还使集成工作量减少至最低。根据需求,摄像机系统可以加以扩展,从而包含神经元学习用附加投影仪和模块。可以在静止模式或移动模式下,于协作机器人上对其进行操作,这意味着可以在移动平台上实现更为灵活的抓取方案。

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