3D视觉在机器人焊接领域的应用、挑战与机会

发布时间:2023-11-03
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随着科技的不断进步,机器人在各个行业中的应用越来越广泛。机器人视觉赋予了机器人更丰富的感知与决策能力,已经成为助力机器人在各行业应用和落地的重要推手之一。“机器人+3D视觉”则为新时代下工业生产力的再升级创造了条件,也给机器人焊接行业带来了新的机遇和可能。

传统机器人焊接

在传统模式下,机器人焊接往往需要人工示教点位并编写机器人程序,当工件的装夹位置发生偏移,工件本身的装配误差不能忽略,或者工件类型发生改变时,就需要重新示教编程,这个过程极其复杂、耗时。“编程两小时,焊接五分钟”的状况制约了机器人在该领域的推广使用。此外,由于焊接场景工作环境恶劣,并伴随着粉尘、电磁辐射、弧光、噪声的污染,“90”“00”后的新生代工人越来越少,行业面临严重的劳动力缺乏问题,迫切需要引入机器人来替代人力完成焊接作业。面对当下复杂的矛盾,急需一种简单易用的“免编程,免示教”解决方案来破局,“机器人+3D视觉”方案经过一段时间的落地迭代,已成为“全村希望”。

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(图片来源于网络)

3D视觉引导机器人焊接

将3D视觉引入机器人焊接领域,仿佛为机器人装上了“双眼”。高精度3D相机通过单次或者多次拍摄,获得工件的三维点云,再利用智能算法提取出视野内全部的焊缝信息,进而得到准确的焊接点位信息,同时计算出机器人的焊接姿态。该过程以实际工件信息为驱动,因此不受工件加工、组队、装夹误差的影响,还可以识别焊缝间隙的大小,从而辅助工艺的调整。这种应用不仅提高了机器人焊接的精度和效率,还降低了对工件特征和编程的要求,为机器人进军更多焊接场景开创了新的可能。

知象三维视觉方案

知象光电Revopoint是国内最早一批推出机器人焊接3D视觉方案的企业之一,具备行业领先的独特优势。其方案已经在国内外多个行业领域的龙头客户现场实现了批量应用,并广受认可;其次,“硬核可靠”是知象一贯的基因,公司拥有多项“3D视觉+”机器人焊接发明专利,自主研发的3D工业相机经过严苛的防尘、防水、ESD、EMC等专业测试认证以及复杂场景的实战检验。

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方案介绍:

Tracer 3D焊接视觉系统由焊接专用3D相机Tracer P系列、焊接视觉软件Tracer Studio和标定软件Tracer Calibration等构成。通用焊接解决方案由Tracer 3D焊接视觉系统搭配焊接机器人构成,具有复杂焊缝特征提取、轨迹寻位、工件找正定位等功能。可应用于钢结构、车厢板、钢筋、人防门、管板件等装配误差大的机器人焊接寻位,帮助用户显著提高生产效率,降低人工成本。

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同时,公司针对钢结构行业客户推出了钢结构自动化焊接解决方案,方案通过打通钢结构从设计到自动化焊接生产的数据链,实现了小批量、多品种的钢结构件的全自动焊接。方案使用Tekla模型进行驱动,自动计算焊缝信息;借助先进的三维视觉技术,自动识别、定位焊缝,自动完成机器人的轨迹规划和编程。整个过程无需过多的人工干预,无需进行任何编程,真正实现钢结构生产的智能化和自动化。

行业面临挑战

尽管3D视觉在机器人焊接的多种领域场景中已经成功应用,但仍然面临多方面的挑战。

在技术层面,实际焊接工作中存在大量“小批量多品种”的场景,工件类型也较多,这就对3D识别算法提出了更高的要求;其次,复杂、狭小空间的机器人路径规划问题,也仍然是行业需要突破的难点;焊接环境中复杂的材质变化,如高反、油污表面,也对3D成像算法的适用性提出了挑战。只有业界和学界不断扎实钻研,专注底层技术的创新和优化,加强交流与合作,才能突破以上困境。

在商业落地层面,首先,该行业中存在视觉厂商、机器人厂商、集成厂商、软件厂商等多个角色,行业的分工和模式仍待探索和磨合;其次,工业场景较为多样,机器人焊接如何满足不同行业的个性化需求,也仍是需要探索解决的问题;此外,近年来受多方影响,全球的经济增长疲软,导致机器视觉产品的市场售价压力逐渐增大。面对上述挑战,业内所有上下游企业需要进一步明确自身定位,不断加强分工合作,共同促进行业的良性发展。

未来可期

当前我国3D视觉行业仍处于发展中早期,各项应用正在快速落地。未来几年内将会以蓬勃之势不断发展和布局,市场规模也将不断增大。具体到焊接行业,专业焊接技术工人数量逐年减少,新一代年轻人不愿接力选择工人职业,行业面临传承断层的局面,这将是推动“机器人+3D视觉”方案快速落地的强劲动力。

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2016-2027年中国机器视觉市场规模及预测(单位:亿元,%) 

((数据来源:高工机器人产业研究所)

当前,机器人焊接行业机会与挑战并存,知象光电Revopoint将延续一贯的硬科技基因,通过不断的自主创新,以及开放合作的精神、国际化的战略布局,助力3D视觉在机器人焊接领域的推广和应用。

(上述文章内容根据知象光电Revopoint杨涛博士在2023(第二届)焊接机器人技术与应用峰会上的演讲整理。)


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