Penglihatan Robot di Industri: Dari Penglihatan ke Pemrograman Mandiri
Sistem robotik yang dibimbing penglihatan memungkinkan produsen untuk melewati batasan jigging dan positioning yang kaku dari robot industri konvensional.
Batasan ini muncul karena robot biasanya berjalan dengan program yang sangat terbatas dan dapat diulang untuk memberikan output yang konsisten—pikirkan las rangka mobil atau merakit komponen pada garis produksi massal. Tugas tersebut memuji biaya setup awal yang signifikan yang dipulihkan melalui operasi berulang volume tinggi.
Ketika variasi bagian, ukuran, atau volume membuat jigging yang presisi tidak praktis, penglihatan robot menawarkan alternatif yang masih memenuhi kebutuhan proses yang sangat berulang. Dengan menikahkan penglihatan canggih dengan AI, penglihatan robot dapat memberikan kemampuan pemrograman mandiri yang menghilangkan pemrograman manual dan memungkinkan respons real-time terhadap bagian dan posisi yang belum terlihat.
Di Mana Robot Digunakan Saat Ini
Robot sudah lama menjadi item utama di perusahaan otomotif dan lainnya yang merupakan pasar massal. Hampir 40% robot manufaktur Amerika Utara melayani sektor otomotif, di mana kendaraan mahal, mahal untuk diproduksi, memiliki ukuran batch besar, dan mengalami perubahan desain besar hanya setiap 5 hingga 7 tahun.
Skenario pick and place — penggunaan inti dari aplikasi penglihatan robot baru — perlahan mengubah komposisi robot di perusahaan manufaktur, namun manfaatnya masih cenderung menyimpang pada aplikasi volume tinggi, campuran produk terbatas. Sumber: St Louis Fed.
Meskipun industri otomotif dan elektronika telah mendorong kemajuan robotika, robot tradisional tertinggal dalam responsivitas terhadap operasi yang beragam. Penglihatan mesin membekali robot dengan sensing real-time, memungkinkan mereka untuk mengenali objek kunci dan memanipulasinya secara otonom.
Aplikasi umum saat ini—palletizing, pick-and-place, dan perakitan otomatis—masa masih berputar di sekitar tugas berulang. Namun, dengan AI, robot industri dapat mencocokkan fleksibilitas pekerja manusia yang terampil, terutama menguntungkan produsen campuran tinggi.
Bagaimana Penglihatan Robot Telah Dicoba Sejauh Ini
Upaya awal pada penglihatan robot menggunakan gambar statis, radar, LiDAR, dan sensor lainnya. Kemajuan dalam komputer vision telah membuka jalan untuk robot yang lebih otonom.
Contoh yang terkenal termasuk mobil tanpa sopir, robot mobile otonom, dan robot “picker”. Mobil tanpa sopir menggunakan peta, GPS, dan kesadaran situasional untuk menavigasi jalan raya, menangani lalu lintas, sinyal, pejalan kaki, dan halangan. Tesla dan merek lainnya sudah menawarkan fitur bantuan jalur dan keamanan yang memperkaya kemampuan sopir.
Robot mobile otonom berkembang di gudang, pengiriman paket, dan pemantauan jarak jauh. AI memproses data visual untuk mengidentifikasi tujuan; misalnya, Doordash menggunakan robot pengiriman kecil untuk transportasi makanan.
Penglihatan mesin mengidentifikasi posisi bagian kecil untuk memandu proses perakitan yang dibantu robot. Pemrograman manual menetapkan rentang perakitan, tetapi sistem tidak beradaptasi dengan tipe bagian yang berbeda selama eksekusi. Sumber: Kinemetrix.
Robot gudang unggul dalam penanganan bahan, kemasan, dan pengurutan. Robot “Picker”, seperti yang berasal dari Covariant, dapat membedakan objek pada konveyor untuk distribisi grosir atau pengiriman ritel—kemajuan di luar penanganan bahan dasar tetapi masih terbatas pada proses non-nilai tambah.
Untuk tugas nilai tambah, penglihatan robot seringkali bagian dari kerangka mesin yang masih programatik yang tidak memiliki pemrograman real-time relatif terhadap campuran bagian. Namun kebutuhan akan fleksibilitas semakin tumbuh di tengah kekurangan tenaga kerja dan dorongan untuk produktivitas yang lebih tinggi.
Menggabungkan penglihatan robot dengan AI khusus adalah langkah akhir menuju pabrik yang benar-benar otonom.
Di Omnirobotic, kami telah merancang sistem sensor inframerah yang memungkinkan robot untuk memvisualisasikan dan menafsirkan bentuk secara real-time. Sistem ini memberikan persepsi kedalaman dan bidang pandang luas, menghasilkan representasi digital dari bagian, bentuk, dan posisi yang dapat dibandingkan dengan model mental pekerja terampil. AI kemudian menghasilkan gerak robot unik secara spontan, menghilangkan pemrograman tradisional dan memungkinkan robot untuk beroperasi secara otonom terlepas dari variasi bagian.
Teknologi kami mengatasi batasan proses seperti jenis alat yang diperlukan, jarak standoff, dan perawatan permukaan selektif.
Dengan mengintegrasikan identifikasi bagian, parameter proses, dan persyaratan teknik, AI kami dapat menafsirkan semua data yang diperlukan untuk menghasilkan pemrograman hampir real-time melalui penglihatan robot.
Penikmat tentang teknologi Shape‑to‑Motion™? Tonton video penjelasan kami di bawah ini.
Bagaimana Anda Dapat Menggunakan Penglihatan Robot untuk Mengubah Produktivitas Anda
Apa yang membedakan robot yang melakukan satu tugas dari yang dapat memproses hampir semua bagian?
Penglihatan robot adalah dasar, tetapi pemikiran mandiri yang sebenarnya—memutuskan bagaimana mengeksekusi operasi—adalah esensial.
Sementara instruksi spesifik tetap diperlukan dan keterbatasan tertentu ada, robot industri modern mendekati kondisi “set-it-and-forget-it”.
Pergeseran ini membebaskan tim Anda untuk fokus pada penanganan bahan, tugas keterampilan atau kreatif, dan output berkualitas lebih tinggi, terutama bagi produsen campuran tinggi yang menghadapi kekurangan tenaga kerja.
Kami menyebut ini sebagai teknologi Shape‑to‑Motion™. Hubungi kami untuk mempelajari lebih lanjut.
Omnirobotic menyediakan Teknologi Pemrograman Mandiri untuk Robot yang memungkinkan mereka untuk melihat, merencanakan, dan mengeksekusi proses sprey dan finishing industri yang kritis. Tim Omnirobotic menggabungkan dekade pengalaman dengan AI terdepan untuk menyediakan teknologi Shape‑to‑Motion™, menghasilkan gerak robot unik secara real-time untuk setiap bagian dan kebutuhan. Lihat potensi payback di sini.
