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人机协作时代,这只“手”成了发展新机遇

放大字体  缩小字体 发布日期:2020-01-02
核心提示:伴随着人口红利消失,劳动力成本持续上升,传统制造业逐渐从劳动密集型转向技术密集型,越来越多机器人走进工厂,与工人一起工
       伴随着人口红利消失,劳动力成本持续上升,传统制造业逐渐从劳动密集型转向技术密集型,越来越多机器人走进工厂,与工人一起工作。作为工业机器人的一个分支,协作机器人近几年显现出了巨大的市场潜力,成为了当前一大发展趋势。而随着全球机器人行业的迅速兴起,一只“手”逐渐引起了资本与市场的关注。

智能机械手应用范围广泛,已成发展新机遇

作为自动化生产的关键零部件,智能机械手近几年受到的关注越来越多。智能机械手的主要作用,是辅助工人完成抓取和搬运任务,如3C、半导体、纺织、汽车、食品、饮料等多个行业的生产线都会涉及到抓取环节,应用范围非常广泛,几乎不同产业都会有类似的需求,市场空间十分广阔。

在“人机协作”成为大势所趋的背景下,越来越多机器人企业也开始投身其中,智能机械手成为了下一个发展新机遇。

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(智能机械手,图片来源:雄克SCHUNK)

在工业制造生产中,抓取作业是其中非常重要的一个环节。在过去,传统工业机器人一般都是通过离线编程或者示教编程的方式实现抓取操作,它的起始位姿和终止位姿都要预先设定好,才能完成抓取工作。但这样的问题是,一旦抓取对象变换位置,或者工作环境出现变化,机器人就无法完成抓取作业了。

因此,如何让机器人像人一样,可以自动识别目标并进行分拣和抓取,是传统工业机器人的一个难点和热点。为了解决这些行业痛点,机器人企业开始把目光转向结合了视觉、传感器等多项技术的智能抓取解决方案。通过这种技术,工业机器人能够进行有效分拣和抓取,降低生产的错误率,减少生产成本,提高工作效率。

目前,国外已经出现OnRobot、SCHUNK等专注于智能机械手研发与生产的优秀企业,而国内如新松、大族、艾利特等机器人公司也开始涉足协作机器人领域,并先后推出了智能、柔性化的应用和产品。从各家已推出的产品来看,如今智能机械手配合视觉和传感器,要做到测量、识别,实现智能抓取物件,已经不是什么难事。不过对于未来智能工厂来说,为了能进一步提高生产效率,机械手除了要做到“智能抓取”,还将需要做到“自主抓取”。

除了智能,还要自主

如今,工业抓取技术正处在变革之中,智能抓取和自主抓取就是其中主要的分界点。二者的区别在于,机械手是否能够自行搬运种类各异的物件。

目前为止,仍然需要根据一个或多个抓取目标的几何形状等参数,精确设定好智能机械手的抓取力、速度和位置等,才能进行拾取和放置操作。而自主抓取就是此基础上更进一步,取消机械手的设定环节,直接就能进行抓取。为了实现这个目标,行业里也有多家公司正在相关研发。

例如来自德国的雄克(SCHUNK)公司就提出了一种解决方案,让机械手通过摄像头探测其目标物体,然后根据数据记录和算法,检测原理并导出相应的反应,通过算法研究,对不同的几何形状和布置予以分类,并开发最优的抓取策略,使抓取系统能够自主搬运零部件。除此之外,雄克的解决方案还能够让机械手分享获取的学习经验,从生产网络或通过云平台将类似应用中与其他抓取系统一起分享,使抓取系统更进一步优化基本抓取工作流程。

简单来说,就是机械手不仅能通过获取的数据分析并自主抓取物件,它还能把自己学到和获取的数据分享给其他抓取系统。这样一来,工厂再也不需要一个一个地给机械手设置参数,因为一个机械手学会了,那么所有机械手就都学会了。

听起来有点不可思议,但这种技术已经成为现实。从过去在工厂的各类试点来看,雄克自主抓取技术的应用已经取得了不小的成果。仅仅经过数次培训,机器人的网络系统便能够归纳出如何进行搬运以及有哪些组合选项。在这个过程中,捕获场景的摄像头直接与机械手交互,并引导机器人抵达其目的地。仅在做出几步重复操作之后,系统即可自行对未来的组合和布置做出分类,并采取自主行动。

在智能抓取应用中,雄克机械手可独自分辨不同部件,就像人手通过触摸分辨物体,机械手也会感应零件的几何形状和构成,以便对其予以抓取和分类。更值得一提的是,即使物件是无序、随机摆放,机械手也一样能识别。

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(SCHUNK SVH 五指机械手,图源来自:雄克SCHUNK)

人机协作时代,协作抓取技术大有发展空间

如今,为了降低成本,提高生产效率,引入工业机器人等自动化设备代替人力已经成为许多制造业企业的优先选择。但随着市场趋势的变化,局部自动化的重要性也在与日俱增,传统工业机器人无法完全满足这类应用需求,协作机器人的出现是为了能够协同发挥出人和机器人的优势,很好地补足了传统工业机器人的应用局限。

未来,“人机协作”模式将从根本上改变制造业的工作环境,更加灵活、简易、高效的自动化生产系统将会成为未来智能工厂的核心竞争力。在实现这些目标的过程中,安全的协作抓取技术以及能够实现自主抓取的智能机械手都将有更大的发展空间。

 
 
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