2010年以來,中國制造業(yè)增加值連續(xù)12年位居世界第一。數(shù)據(jù)顯示,2021年,中國制造業(yè)產值將達到31.4億元,占GDP的比重達到27.4%。
在國內制造業(yè)高速發(fā)展的帶動下,我國工業(yè)機器人發(fā)展也名列前茅。截至2014年,中國已連續(xù)八年成為全球最大的工業(yè)機器人消費國。其中,2020年中國新增工業(yè)機器人占全球新增工業(yè)機器人的43.8%;同年,中國機器人產業(yè)收入突破千億。
從目前的情況來看,雖然中國工業(yè)機器人市場仍被國際廠商所主導,但近年來,中國本土廠商已經迎頭趕上,并取得了多項產品。數(shù)據(jù)顯示,國內工業(yè)機器人市場規(guī)模從2015年的18%增長到2021年的33%。
隨著中國機器人產業(yè)和中國本土廠商的逐年崛起,為英特爾半導體和新技術等行業(yè)領先者提供了巨大的應用機會。這一點可以從英特爾在各種垂直機器人平臺上的應用中看出。
據(jù)了解,英特爾基于英特爾酷睿處理器、英特爾FPGA、OpenVINO工具包和英特爾oneAPI,在機器人視覺工程領域立足;而在軟件機器人領域,英特爾酷睿處理器和英特爾實感攝像頭的賦能也滿足了AMR和AGV在復雜環(huán)境下高速處理和平穩(wěn)運行的需求,先進的圖像傳感器為物流機器人提供了有關信息物體的深度。
以機器視覺為例,為工業(yè)機器人的開發(fā)和應用帶來新的可能性,如在固定位置抓取固定物體,到在隨機位置抓取隨機物體。但機器視覺技術和機械臂系統(tǒng)的引入包括智能算法引入、3D點云數(shù)據(jù)處理、手眼標定、抓拍系統(tǒng)等模塊,需要專業(yè)知識。對于機器人公司和系統(tǒng)程序員來說,開發(fā)門檻和開發(fā)成本都很高。
所以Intel提供了一套成像的參考代碼和性能優(yōu)化技術。以深度傳感器的3D點云數(shù)據(jù)作為輸入,我們在軟件部分引入了最智能的捕捉算法,并使用OpenVINO工具套件在Intel平臺上進行計算,并為3D視覺提供代碼參考機器人的定位和手臂引導。例如,在焊接、工業(yè)等對高可靠性、穩(wěn)定性和智能化要求較高的領域,在英特爾視覺系統(tǒng)的助力下,安全地達到了降本增效的預期效果。
3D視覺+焊接機 焊接是一種熱加工工藝,技術先進在一定程度上反映了國家的機械化水平。
焊接作為機械制造領域的重要技術之一,是制造高科技產品必不可少的加工方法。例如,世界上最大的1200KW電站、700KW水電機組、1300KW核電設備、1200噸加氫反應堆、航天技術運載火箭、宇宙飛船、空間站和微電子技術部件均采用焊接技術完成修復。
但焊接有嚴格的工藝要求,如電極直徑、電極輸送方式、電極角度等,需要滿足特殊要求。因此,焊接行業(yè)開始引入3D相機等設備,實現(xiàn)曲面材料的3D化。識別定位,滿足更大規(guī)模的自動化焊接需求。
但“3D視覺+焊機”在整個應用過程中仍然面臨著諸多痛點。例如,當產品產生弧光或反光時,機器不能正常轉動;第二,機器視覺算法的速度比較慢;第三,市場上的回收解決方案不多。
那么,有沒有有效的解決辦法呢?信捷電氣給出了貼身的解答。
為進一步解決機器焊接不準和機器視覺算法速度問題,信捷電氣推出X-SIGHT*3D機器視覺焊接解決方案。
圖:英特爾如何用“3D視覺+焊機”解決問題。
X-SIGHT3D機器視覺焊接解決方案包括智能相機、視覺處理平臺、焊接機器人、信捷云等子系統(tǒng)??赏ㄟ^激光視覺引導系統(tǒng)匹配焊接方向,并提供3D坐標和焊接姿態(tài),輕松快速找到焊縫。系統(tǒng)還可以自動檢測焊接位置偏差,提供最佳軌跡補償,實時調整焊接偏移以獲得最佳焊接效果,從而降低焊接公司的成本,提高焊接效率和質量..
英特爾FPGA、英特爾酷睿處理器、OpenVINO硬件套件等產品和解決方案的落地,不僅幫助信捷電氣克服了現(xiàn)在“3D視覺+焊機”落地過程中的挑戰(zhàn),更讓X-SIGHT*3D機可視化焊接解決方案,焊接效率成倍提升,焊接質量提升。
AI+3D+工業(yè)機器人
不只是信捷電器。為滿足客戶需求,解決應用痛點,專注于3D視覺的玩家Mecamand也選擇與英特爾合作,打造獨一無二的前衛(wèi)解決方案。
為滿足工業(yè)應用對高精度、穩(wěn)定性和智能化的需求,Mech-Mind推出了基于英特爾酷睿處理器、OpenVINOToolkit和英特爾oneAPI的“AI+3D+工業(yè)機器人解決方案”。
程序使用Mech-Eye(工業(yè)3D相機)和OpenCL、OpenMP技術獲取云數(shù)據(jù),然后使用Mech-Vision(視覺機器視覺軟件)和OpenVINO工具、OpenCV技術處理數(shù)據(jù),最后使用Mech-Viz機器人智能編程環(huán)境)將數(shù)據(jù)集成到機器人中進行最終應用。
在一些常見的工業(yè)場景,如運輸、搬運等,需要工業(yè)機器人對不同物體進行深度學習模型訓練,然后使用訓練好的模型進行圖像識別,并使用Mech-Mind的其他軟件產品進行控制。機器人在無序集合上工作。在使用英特爾的產品和解決方案之前,Mech-Mind的訓練速度和視覺識別效果還有很大的提升空間。 在使用英特爾的產品和解決方案后,Mecamand的解決方案提升了深度學習的速度和圖像識別的效果,最終提升了工業(yè)機器人的安裝性能和識別精度。
結論
隨著人工智能、5G、邊緣計算、數(shù)據(jù)分析等相關技術的不斷完善,我們必須進一步推動機器人技術的可持續(xù)發(fā)展。英特爾也將繼續(xù)助力機器人行業(yè),開拓更多應用領域,提供靈活的工具和技術,打造端到端的工業(yè)解決方案,賦能行業(yè)數(shù)字化轉型。
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