20多年来,机器视觉的开创者们一直在预测什么时候能够出现可以从零件箱中任意拣选零件的机械手。也就是说利用机器视觉导向的机械手,确定零件在一个零件箱内或容器内的位置,然后从一大堆胡乱堆放的零件中抓取某个零件。 X{-901J1
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早期开发这一技术的人们认为,由于随机“零件拣选”系统具有高度的灵活性,因此会给制造厂节约很大的费用,工人再也不需要装卸来自供货商的零件箱。在加工生产线上,昂贵的工装卡具、工具及以零件为目标的进料器可以被随机化“箱中拣选零件”的系统所取代。 Y8@TY?
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可惜,上世纪80年代初,这一被认为可行的技术不得不面对残酷的现实。在实验室开发的“拣选”系统无法转化为工厂的实际应用。人们发现有时候你会碰到部分零件重叠,照明的变化也会影响到“拣选”的工作进度。当时的计算机在处理大量数据方面也遇到了障碍,使问题复杂化。 Bnu5\P
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最后,只好先研究不太复杂的二维机械手导向方案,即从运动的传送带上捡取单一的零件,这相对来说比较通用。而普遍的随机“拣选”应用方案始终没有实现,直到今天这仍然是工业界的一项挑战。不过,现在有越来越多的迹象表明以机器视觉为导向的机械手“拣选”越来越接近现实。机械手经销商,包括Fanuc公司、Motman公司和Staubli公司都推出了“拣选”系统。 5K[MKfT
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丰田汽车制造厂已经在其发动机零件加工线上使用了5个机械手的“拣选”系统,系统采用ABB公司的机械手,配有三维图像技术,该技术由Braintech 公司提供。有人说零件全面实行随机“拣选”方案是不切实际的,如弹簧或几何形状复杂的零件就不宜在早期采用“拣选”方案。相反,经销商更关注比较简单和几何形状容易识别的零件,其中包括圆柱形或圆形的零件。丰田公司的系统只属于“半随机”或“半限制”性的“拣选”系统,也就是说在这些系统中,零件并非全部能任意抓取,零件在箱中是松散分布的。
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视频导向“拣选”的应用 Y:KIaYkk
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