Ramassage dans les Bacs en 1 Minute avec l’IA et la Vision 3D

Introduction au Ramassage dans les Bacs Basé sur la Vision

À mesure que les processus industriels automatisés deviennent plus complexes, la nécessité d’une manipulation précise et efficace des objets devient cruciale. Les systèmes de vision 2D traditionnels rencontrent souvent des difficultés avec les formes irrégulières ou les matériaux semi-transparents, limitant leur efficacité. L’intégration de l’IA avec les technologies de vision 3D permet aux robots de comprendre en détail la position et l’orientation des objets. Cette combinaison améliore le ramassage dans les bacs, augmentant à la fois la précision et la vitesse. Cet article explore comment les techniques avancées de vision 3D et l’IA permettent aux robots d’exécuter des tâches complexes de manipulation avec facilité.

Vision Industrielle 2D vs 3D

La vision industrielle 2D offre une vue plane et bidimensionnelle d’un objet, en se concentrant sur sa position selon les axes X et Y. La vision 3D, quant à elle, ajoute la profondeur avec l’axe Z, offrant une compréhension plus complète des objets. Avec l’essor de l’Industrie 4.0, l’intégration de la vision 3D aux systèmes robotiques devient de plus en plus populaire, accélérant les avancées dans les processus de fabrication. Alors que l’imagerie 2D est généralement obtenue avec des caméras industrielles standard, l’imagerie 3D requiert des technologies optiques spécialisées. Parmi les méthodes courantes pour obtenir des données 3D, on trouve la vision stéréoscopique, le Time-of-Flight et la lumière structurée.
red icon representing stereo vision

Vision Stéréoscopique

La vision stéréoscopique imite la perception humaine de la profondeur en capturant à la fois la position et la structure tridimensionnelle d’un objet. Elle offre des avantages clés, notamment une faible consommation d’énergie et un coût réduit, ce qui en fait une solution attrayante pour les applications industrielles. Cependant, elle peut générer des retards et être moins efficace dans des environnements à faible luminosité. En plus de son utilisation en robotique, la vision stéréoscopique est intégrée aux systèmes de réalité augmentée et d’IA pour l’inspection avancée et la reconnaissance d’objets.

Time-of-Flight

La technologie Time-of-Flight (TOF) mesure la distance des objets en calculant le temps mis par la lumière infrarouge pour atteindre l’objet et revenir. Cette méthode offre une vitesse de traitement élevée et une grande résistance aux interférences, ce qui la rend idéale pour des environnements dynamiques. Cependant, bien que le TOF soit rapide, sa précision peut être inférieure à celle d’autres technologies de vision 3D.

Lumière Structurée

La lumière structurée projette des motifs lumineux distincts, généralement des bandes alternées noires et blanches, sur les objets. La déformation de ces motifs lorsqu’ils interagissent avec la surface de l’objet permet au système d’en cartographier la forme et d’obtenir des informations précises sur la profondeur selon l’axe Z. Cette technologie est couramment utilisée dans des applications comme la reconnaissance faciale et le contrôle qualité, notamment dans les systèmes d’inspection optique automatique (AOI) en fabrication.

Améliorer la Reconnaissance d’Objets Robotiques avec l’IA

Si la vision 3D fournit des données spatiales précieuses, elle peut toutefois rencontrer des limites lorsqu’il s’agit de reconnaître des objets complexes ou de formes irrégulières. Par exemple, elle peut avoir du mal à détecter avec précision des éléments semi-transparents ou à manipuler de petites pièces métalliques complexes avec des robots.

L’intégration de l’IA aux systèmes de vision 3D améliore la capacité des robots à reconnaître et manipuler les objets avec une précision accrue. Cette combinaison permet aux robots de saisir et de positionner efficacement des objets de formes irrégulières, en garantissant leur orientation correcte.

Dans le cas de formes complexes—comme l’empilage de pièces métalliques en forme de U—la vision 3D seule peut échouer à aligner et positionner correctement les objets. L’IA comble cette lacune en permettant au système de comprendre la véritable forme et orientation des objets, assurant ainsi une manipulation précise.

Entraînez un Modèle d’IA en 60 Secondes

L’intégration de l’IA d’apprentissage profond avec la technologie de vision 3D ne se limite pas à la reconnaissance d’objets : elle nécessite une coordination fluide des processus tels que la préhension, la planification des trajectoires et le contrôle des mouvements pour permettre des opérations robotiques efficaces.

L’IA d’apprentissage profond de Solomon, combinée à des modules avancés de planification du mouvement, permet aux robots d’apprendre à identifier et interagir avec les objets en seulement 60 secondes. Le système de prélèvement en vrac peut ainsi déterminer rapidement le chemin optimal pour la prise et le positionnement, tout en évitant les obstacles, garantissant ainsi précision et efficacité.

Cette puissante intégration offre une solution pratique et rentable pour des tâches complexes telles que le dépalettisation mixte, le kitting, l’emballage et le prélèvement aléatoire en vrac, ce qui en fait un choix idéal pour les environnements industriels dynamiques.
an ABB robot on an automated assembly line arm conducts a kitting task using Solomon AI and 3D vision technology