หยิบชิ้นงานจากถังภายใน 1 นาทีด้วย AI และระบบการมองเห็นสามมิติ

แนะนำการหยิบชิ้นงานจากถังด้วยระบบการมองเห็น

เมื่อกระบวนการผลิตแบบอัตโนมัติมีความซับซ้อนมากขึ้น ความต้องการในการจัดการวัตถุอย่างแม่นยำและมีประสิทธิภาพก็ยิ่งทวีความสำคัญ ระบบการมองเห็นแบบ 2 มิติแบบดั้งเดิมมักประสบปัญหาเมื่อเผชิญกับวัตถุที่มีรูปทรงไม่แน่นอนหรือโปร่งแสง ทำให้ประสิทธิภาพลดลง การผสานเทคโนโลยี AI เข้ากับการมองเห็นแบบ 3 มิติช่วยให้หุ่นยนต์สามารถเข้าใจตำแหน่งและทิศทางของวัตถุได้อย่างครอบคลุม ซึ่งช่วยเพิ่มความแม่นยำและความเร็วของระบบหยิบชิ้นงานจากถังได้อย่างมีประสิทธิภาพ บล็อกนี้จะพาคุณไปสำรวจว่าเทคโนโลยีการมองเห็นแบบ 3 มิติขั้นสูงและการผสานกับ AI สามารถเสริมศักยภาพให้หุ่นยนต์ทำงานที่ซับซ้อนได้อย่างง่ายดายเพียงใด

ระบบการมองเห็น 2 มิติ vs 3 มิติ

ระบบการมองเห็นแบบ 2 มิติจะให้ภาพแบนของวัตถุโดยเน้นตำแหน่งในแนวแกน X และ Y ในขณะที่ระบบการมองเห็นแบบ 3 มิติจะเพิ่มมิติของความลึกในแนวแกน Z ซึ่งช่วยให้เข้าใจรูปร่างของวัตถุได้แบบสามมิติอย่างแท้จริง ด้วยการเติบโตของอุตสาหกรรม 4.0 การผสานระบบการมองเห็น 3 มิติเข้ากับหุ่นยนต์จึงกลายเป็นแนวทางสำคัญที่ช่วยยกระดับกระบวนการผลิต โดยเทคโนโลยีที่นิยมใช้ในการรับข้อมูลภาพ 3 มิติ ได้แก่ วิสัยทัศน์สเตอริโอ (Stereo Vision), เทคโนโลยีไทม์ออฟไฟลท์ (Time-of-Flight, TOF) และแสงที่มีโครงสร้าง (Structured Light)
red icon representing stereo vision

วิสัยทัศน์สเตอริโอ

วิสัยทัศน์สเตอริโอเลียนแบบการรับรู้ความลึกของมนุษย์โดยการจับตำแหน่งของวัตถุและโครงสร้างสามมิติของมัน ซึ่งมีประโยชน์หลักๆ เช่น การใช้พลังงานต่ำและมีความคุ้มค่าในด้านต้นทุน ทำให้เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจสำหรับการใช้งานในอุตสาหกรรม อย่างไรก็ตาม วิสัยทัศน์สเตอริโออาจประสบปัญหาความล่าช้า และประสิทธิภาพของมันอาจลดลงในสภาพแสงน้อย นอกจากการใช้งานในหุ่นยนต์แล้ว วิสัยทัศน์สเตอริโอยังถูกนำไปใช้ในระบบ AR + AI สำหรับการตรวจสอบภาพขั้นสูงและการจดจำวัตถุ

เทคโนโลยีไทม์ออฟไฟลท์

เทคโนโลยีไทม์ออฟไฟลท์ (TOF) วัดระยะทางไปยังวัตถุโดยการคำนวณเวลาที่แสงอินฟราเรดใช้ในการเดินทางไปยังวัตถุและกลับมา วิธีนี้มีความเร็วในการประมวลผลที่รวดเร็วและทนทานต่อการรบกวน ทำให้เหมาะสมกับสภาพแวดล้อมที่มีการเคลื่อนไหว อย่างไรก็ตาม แม้ว่า TOF จะมีประสิทธิภาพ แต่ความแม่นยำของมันอาจต่ำกว่าทางเลือกอื่นๆ ในเทคโนโลยีการมองเห็นแบบ 3 มิติ

แสงที่มีโครงสร้าง

แสงที่มีโครงสร้างฉายลวดลายแสงที่มีลักษณะเฉพาะ ซึ่งมักจะเป็นเส้นสีดำและขาวสลับไปบนวัตถุ การบิดเบือนของลวดลายเหล่านี้เมื่อมีการโต้ตอบกับพื้นผิวของวัตถุ ช่วยให้ระบบสามารถทำแผนที่รูปร่างของมันและจับข้อมูลความลึกที่แม่นยำในแนวแกน Z เทคโนโลยีนี้มักถูกใช้ในแอปพลิเคชันต่างๆ เช่น การจดจำใบหน้าและการควบคุมคุณภาพ โดยเฉพาะในกระบวนการผลิตผ่านระบบการตรวจสอบออปติคัลอัตโนมัติ (AOI)

การเพิ่มประสิทธิภาพในการจดจำวัตถุของหุ่นยนต์ด้วย AI

แม้ว่าระบบการมองเห็นแบบ 3 มิติจะให้ข้อมูลเชิงพื้นที่ที่มีค่า แต่การพึ่งพาแค่ระบบการมองเห็น 3 มิติในการจดจำวัตถุที่มีรูปทรงซับซ้อนหรือไม่ปกติยังคงมีความท้าทายอยู่ ตัวอย่างเช่น ระบบการมองเห็น 3 มิติอาจมีปัญหาในการตรวจจับวัตถุที่มีความโปร่งแสงบางส่วน หรือการจัดการชิ้นส่วนโลหะขนาดเล็กและซับซ้อนได้อย่างแม่นยำด้วยหุ่นยนต์

การผสาน AI กับระบบการมองเห็น 3 มิติช่วยเพิ่มความสามารถของหุ่นยนต์ในการจดจำและจัดการวัตถุด้วยความแม่นยำที่สูงขึ้น การผสานนี้ช่วยให้หุ่นยนต์สามารถเลือกและวางวัตถุที่มีรูปทรงไม่ปกติได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยมั่นใจในตำแหน่งและการหันของวัตถุอย่างถูกต้อง

ในกรณีที่เกี่ยวข้องกับรูปร่างที่ซับซ้อน เช่น การวางชิ้นส่วนโลหะรูปตัว U การใช้แค่ระบบการมองเห็น 3 มิติอาจไม่สามารถจัดตำแหน่งและวางวัตถุได้อย่างแม่นยำ AI จะเข้ามาช่วยเติมเต็มช่องว่างนี้โดยการทำให้ระบบสามารถเข้าใจรูปร่างที่แท้จริงและการหันของวัตถุ ทำให้การจัดการวัตถุเป็นไปอย่างแม่นยำ

ฝึกโมเดล AI ภายใน 60 วินาที

การผสาน AI แบบลึก (Deep Learning) กับเทคโนโลยีการมองเห็น 3 มิติเกี่ยวข้องกับการมากกว่าการจดจำวัตถุ—มันต้องการการประสานงานกระบวนการต่างๆ เช่น การจับยึด การวางแผนเส้นทาง และการควบคุมการเคลื่อนไหว เพื่อให้การดำเนินงานของหุ่นยนต์มีประสิทธิภาพ

AI แบบลึกของโซโลมอน ผสมผสานกับโมดูลการวางแผนการเคลื่อนไหวขั้นสูง ช่วยให้หุ่นยนต์สามารถเรียนรู้ที่จะระบุและโต้ตอบกับวัตถุภายในเวลาเพียง 60 วินาที สิ่งนี้ช่วยให้ระบบการหยิบในถังสามารถกำหนดเส้นทางที่เหมาะสมในการจับยึดและวางวัตถุได้อย่างรวดเร็ว ในขณะที่หลีกเลี่ยงอุปสรรค เพื่อความแม่นยำและประสิทธิภาพ

การผสานพลังนี้ให้โซลูชันที่คุ้มค่าและมีประสิทธิภาพสำหรับงานที่ซับซ้อน เช่น การจัดเรียงสินค้าผสม การจัดชุด การบรรจุ และการหยิบในถังแบบสุ่ม ทำให้เป็นตัวเลือกที่เหมาะสมสำหรับสภาพแวดล้อมอุตสาหกรรมที่มีความพลวัต
an ABB robot on an automated assembly line arm conducts a kitting task using Solomon AI and 3D vision technology