Résumé
Dans les environnements de fabrication intelligents modernes, l'autonomie et l'adaptabilité des robots collaboratifs (Cobots) dépendent fortement des capacités de perception environnementale de leurs systèmes de vision.Les caméras industrielles traditionnelles à position fixe sont limitées dans leur champ de visionLa flexibilité de déploiement et l'observation de précision à courte portée rendent difficile la satisfaction des exigences diverses des tâches interactives à courte portée dans les lignes de production flexibles.Améliorer les capacités d'analyse des robots collaboratifs dans des scénarios de travail non structurés, cette étude explore l'intégration d'un module de caméra d'endoscope doté d'un champ de vision ultra large et d'une haute résolution dans des systèmes de vision robotique collaboratifs IA.Cette intégration vise à tirer parti de la structure compacte et à grand angle unique du module pour renforcer la perception globale du robot et la capture détaillée de plusieurs objets., des environnements dynamiques dans l'espace de travail, fournissant des informations visuelles plus riches pour la prise de décision complexe.
I. Goulots d'étranglement visuels et exigences pour les robots collaboratifs dans la fabrication flexible
Dans des scénarios de fabrication flexibles tels que l'assemblage de l'électronique et l'usinage de précision, les robots collaboratifs doivent effectuer des tâches telles que le choix des pièces, l'assemblage fin, l'inspection initiale de la qualité,et une collaboration humaine-robot sûreCes tâches exigent que le système de vision obtienne une perception à plusieurs échelles, de la disposition de l'espace de travail à macro-niveau aux détails des composants à micro-niveau, dans le rayon de travail compact du robot.Les solutions de vision traditionnelles sont souvent confrontées à un dilemme: les caméras grand angle fixes offrent de larges champs de vision mais manquent de souplesse et ont du mal à observer la cible à courte distance;Les caméras déployées à l'extrémité des bras robotiques (Eye-in-Hand) nécessitent souvent des ajustements de posture pour rechercher des cibles en raison du champ de vision limité.Par conséquent, un module de vision qui équilibre un large champ de vision, une haute résolution,La taille et la compacité sont essentielles pour optimiser les capacités opérationnelles à courte portée des robots collaboratifs..
II. Caractéristiques techniques du module d'imagerie et ses avantages perceptuels dans les systèmes robotiques
Le module d'imagerie au centre de cette recherche est doté d'une conception optique qui surmonte les limites du champ de vision conventionnel.il atteint un champ de vision ultra large (FOV) de 190° horizontalementDans les scénarios de travail collaboratif des robots, cette caractéristique signifie que lorsqu'elle est déployée à l'extrémité d'un bras robotique ou fixée à une position critique dans une cellule de travail,une seule passe d'imagerie peut couvrir la grande majorité de la portée opérationnelle du robotCela réduit considérablement les mouvements de balayage nécessaires pour localiser ou positionner les objets cibles, améliorant ainsi l'efficacité de l'exécution des tâches.
Le capteur utilise une conception haute résolution avec un nombre de pixels effectif de 3552 (horizontale) x 3576 (verticale).Une ouverture de 4±5% assure que les images conservent une texture riche et des détails de bord dans des conditions d'éclairage industriel typiquesCeci est essentiel pour des opérations de prise en main de haute précision (p. ex. récupération de petits composants électroniques à partir de plateaux) et permet une inspection visuelle préliminaire des conditions de surface des composants (e.g..Le robot est doté d'un système de contrôle de la qualité qui permet d'améliorer la coordination œil-main et les fonctions de contrôle de la qualité.
Le module présente une structure physique compacte, avec des dimensions d'installation clés telles que la longueur, la largeur et l'épaisseur maintenues dans les tolérances de niveau millimétrique (par exemple, 30,00 ± 0,2 mm, 13,05 ± 0,3 mm). This miniaturized design facilitates integration near the end-of-arm tooling (EOAT) of collaborative robots or installation in confined spaces like robot bases or workbench edges without significantly increasing payload or impeding movementSon interface utilise un connecteur standard de 40 broches de 0,5 mm de hauteur (0.5S-2X-26-WB02),faciliter des connexions fiables de données à grande vitesse avec des contrôleurs robotisés ou des unités de traitement visuel dédiées.
III. Amélioration systématique des capacités du système de robots collaboratifs IA par l'intégration de modules
L'intégration au niveau du système de ce module d'imagerie ultra large-angle avec des robots collaboratifs IA reconfigure fondamentalement la perception de l'environnement et la logique d'exécution des tâches du robot.
Lorsqu'il est déployé dans une configuration "œil à main" (fixé dans l'espace de travail), son champ de vision ultra large de 190° fonctionne comme un œil de surveillance global.- fournir continuellement au système de commande du robot des images panoramiques en temps réel de l'ensemble de la cellule de travailSur cette base, les algorithmes d'IA peuvent suivre simultanément plusieurs cibles dans l'espace de travail (comme les chariots de matériel en mouvement, les positions des opérateurs humains et les statuts des tâches sur différents postes de travail),permettant une planification plus efficace des tâches, une surveillance plus précise des distances sûres homme-robot et une planification dynamique plus souple des chemins.
Lorsqu'il est déployé dans une configuration "œil dans la main" (monté à l'extrémité du bras robotique), les caractéristiques du grand champ de vision du module se révèlent particulièrement avantageuses lors de l'exécution de tâches spécifiques.Par exemple, lors des opérations d'assemblage de pièces,le robot peut identifier simultanément la relation spatiale entre la base d'assemblage et le composant à installer à l'aide d'une image en un seul cadre lorsqu'il s'approche de la pièce cibleCela élimine les actions de numérisation ou d'ajustement de perspective requises dans les solutions traditionnelles pour obtenir des informations complètes.Combiné avec des modèles cinématiques robotiques et des algorithmes de correction de distorsion d'image, un étalonnage oculaire-main précis et une estimation de la position spatiale 3D peuvent être obtenus sur la base d'images grand angle.
Indépendamment de la méthode de déploiement, le flux vidéo grand angle haute résolution du module fournit une entrée de données supérieure pour les algorithmes de vision d'IA (par exemple, détection d'objets, segmentation sémantique,L'expérience montre que lesCela permet aux robots collaboratifs de gérer des tâches non structurées plus complexes, telles que l'identification et la saisie de pièces spécifiques à partir de bacs désorganisés,inspection de l'intégrité du montage des produits irréguliers, ou de collaborer en toute sécurité et efficacement avec les humains dans des espaces confinés.
IV. Conclusion: Élargir les limites de la perception pour améliorer la flexibilité opérationnelle des robots collaboratifs
En intégrant profondément des modules d'imagerie à haute résolution et à grand angle dans des systèmes robotiques collaboratifs d'IA,Cette recherche démontre une voie technique permettant d'améliorer systématiquement l'adaptabilité environnementale et l'efficacité opérationnelle d'un robot en élargissant la gamme de perception d'un seul capteur visuelCette solution résout efficacement le compromis entre large couverture et observation détaillée dans les systèmes de vision pour les lignes de production flexibles.Il s'agit d'un outil qui permet aux robots collaboratifs d'exécuter diverses tâches intelligentes dans des environnements complexes., des environnements industriels dynamiques.
Cette stratégie d'intégration améliore non seulement les performances des tâches existantes telles que le ramassage, l'assemblage,Il s'agit d'un outil qui ouvre de nouvelles possibilités pour les robots collaboratifs dans des domaines d'application plus larges tels que la maintenance de précision., le tri logistique et l'automatisation des laboratoires. Its core insight lies in the shift of visual component innovation for intelligent equipment—moving away from pursuing extreme performance in a single parameter toward comprehensive optimization across multiple constraints including spatial coverage, résolution des détails, flexibilité de déploiement et efficacité en termes de coûts.
