Tiếng Việt
Cách các mô-đun camera giúp robot công nghiệp chọn và đặt: Hướng dẫn năm 2025 về độ chính xác và năng suất
Tạo vào 12.05
Trong thế giới công nghiệp tự động hóa nhanh chóng, quy trình nhặt và đặt là xương sống của sản xuất, logistics và dây chuyền lắp ráp. Để các robot công nghiệp thực hiện nhiệm vụ này với tốc độ, độ chính xác và khả năng thích ứng, chúng cần nhiều hơn chỉ là độ chính xác cơ khí—chúng cần có mắt. Các mô-đun camera, những người hùng không được công nhận của các hệ thống thị giác robot, đã biến đổi cách mà các robot công nghiệp nhận thức và tương tác với môi trường của chúng, biến những cỗ máy cồng kềnh, được lập trình trước thành những công nhân thông minh, thích ứng. Vào năm 2025, thị trường toàn cầu cho các hệ thống camera robot dự kiến sẽ đạt 452,3 tỷ nhân dân tệ (62,5 tỷ đô la) chỉ riêng ở Trung Quốc, với tỷ lệ tăng trưởng hàng năm là 16,7%. Sự tăng trưởng bùng nổ này không chỉ là một con số; nó là một minh chứng cho việc các mô-đun camera đang định nghĩa lại những gì mà các robot công nghiệp có thể đạt được trong các hoạt động nhặt và đặt.
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ phân tích công nghệ đứng saucác mô-đun camerađối với robot công nghiệp lắp đặt và lấy hàng, khám phá các ứng dụng thực tế mang lại kết quả đo lường được, và khám phá các xu hướng tương lai định hình công cụ tự động hóa quan trọng này. Dù bạn là một quản lý nhà máy sản xuất, một kỹ sư robot, hay một nhà lãnh đạo ngành đang tìm cách nâng cấp hệ thống tự động hóa của mình, việc hiểu các mô-đun camera là chìa khóa để mở khóa năng suất cấp độ tiếp theo.
Sự Tiến Hóa của Các Mô-đun Camera: Từ 2D đến Nhận Thức 3D Thông Minh
Không lâu trước đây, robot công nghiệp dựa vào các mô-đun camera 2D cơ bản cho các nhiệm vụ lấy và đặt - giới hạn trong các môi trường tĩnh, được chiếu sáng tốt với các đối tượng đồng nhất. Các hệ thống này chỉ có thể phát hiện vị trí và hình dạng trong hai chiều, khiến chúng trở nên vô dụng cho các tình huống không cấu trúc như lấy đồ trong thùng, đặt linh kiện ngẫu nhiên, hoặc dây chuyền lắp ráp động. Ngày nay, bối cảnh đã thay đổi một cách đáng kể. Các mô-đun camera hiện đại cho robot công nghiệp tận dụng thị giác 3D, xử lý dựa trên AI và cảm biến đa phương thức để điều hướng trong các môi trường phức tạp với khả năng nhận thức giống như con người.
Các công nghệ mô-đun camera chính cung cấp sức mạnh cho robot pick-and-place năm 2025
1. Camera ánh sáng cấu trúc 3D & ToF (Thời gian bay)
Camera ánh sáng cấu trúc 3D (chẳng hạn như Gemini 335Lg của Orbbec) chiếu ánh sáng có mẫu lên các đối tượng để tính toán độ sâu, trong khi camera ToF sử dụng ánh sáng hồng ngoại để đo thời gian mà photon mất để phản xạ trở lại từ một bề mặt. Cả hai công nghệ đều tạo ra các đám mây điểm 3D độ phân giải cao, cho phép robot phát hiện hướng, kích thước và vị trí của một đối tượng với độ chính xác dưới một milimét. Đối với các nhiệm vụ nhặt và đặt liên quan đến các bộ phận có hình dạng không đều (ví dụ: linh kiện ô tô hoặc chip điện tử), khả năng nhận diện độ sâu này là một bước ngoặt. Gemini 335Lg của Orbbec, chẳng hạn, cung cấp sai số đo độ sâu dưới 0,8% trong phạm vi 2 mét, làm cho nó trở nên lý tưởng cho các hoạt động nhặt và đặt tốc độ cao, khoảng cách gần.
2. Cảm biến CMOS tốc độ cao, độ phân giải cao
Module camera FCB-ER9500 của Sony, được trang bị cảm biến onsemi 13 megapixel và zoom quang 25x, là ví dụ điển hình cho sự tiến bộ trong công nghệ cảm biến. Nó chụp được những hình ảnh sắc nét, chi tiết ngay cả trong môi trường ánh sáng yếu hoặc có độ rung cao—điều này rất quan trọng cho các dây chuyền lắp ráp di chuyển nhanh, nơi mà robot phải lấy các linh kiện giữa băng chuyền. Tốc độ khung hình cao của FCB-ER9500 loại bỏ hiện tượng mờ chuyển động, đảm bảo rằng robot có thể theo dõi các đối tượng động và điều chỉnh độ nắm của chúng trong thời gian thực.
3. Xử lý hình ảnh nhúng AI
Các mô-đun camera hiện đại không chỉ là thiết bị chụp hình—chúng là các đơn vị xử lý thông minh. Các công ty như KUKA đã tích hợp các bo mạch AI NVIDIA Jetson vào hệ thống camera của họ, cho phép học máy trên bo mạch để nhận diện đối tượng và ra quyết định theo thời gian thực. Hệ thống AI Vision của KUKA, chẳng hạn, sử dụng các mô hình học sâu đã được đào tạo trước để xác định hàng nghìn SKU trong các quy trình nhặt và đặt trong logistics và thương mại điện tử, giảm nhu cầu lập trình thủ công và tăng tốc độ triển khai.
Cách các mô-đun camera giải quyết những thách thức lớn nhất trong việc chọn và đặt
Các hoạt động công nghiệp lắp đặt và di chuyển gặp phải những trở ngại liên tục: thiếu hụt lao động, hình dạng các bộ phận khác nhau, môi trường năng động và nhu cầu về độ chính xác không sai sót. Các mô-đun camera giải quyết những thách thức này một cách trực tiếp bằng cách thêm khả năng thích ứng, tốc độ và độ tin cậy vào các hệ thống robot. Hãy cùng phân tích tác động của chúng:
1. Độ chính xác trong các môi trường phi cấu trúc
Robot truyền thống yêu cầu phải có thiết bị cố định cứng nhắc và các đường đi đã được lập trình trước để lấy các bộ phận—bất kỳ sự sai lệch nào (ví dụ, một bộ phận bị dịch chuyển trong thùng) đều dẫn đến thất bại. Các mô-đun camera với khả năng nhìn 3D cho phép lấy bộ phận từ thùng, nơi mà robot xác định và lấy các bộ phận từ các container không được tổ chức mà không cần sự can thiệp của con người. Công ty AI của Bỉ, Captic, sử dụng camera 3D của Orbbec trong hệ thống AIR Pick & Place của mình để đạt được 70 lần lấy mỗi phút trong các dây chuyền sản xuất dược phẩm và thực phẩm—các nhiệm vụ mà trước đây quá dễ xảy ra lỗi để tự động hóa. Khả năng của hệ thống trong việc phát hiện hướng bộ phận theo thời gian thực giúp giảm thiểu lãng phí và công việc làm lại, tăng cường hiệu quả tổng thể của dây chuyền lên 30% hoặc hơn.
2. Tốc độ mà không hy sinh độ chính xác
Trong các ngành công nghiệp có khối lượng lớn như sản xuất điện tử 3C (smartphone, laptop), tốc độ là tất cả. Các mô-đun camera với xử lý độ trễ thấp và tốc độ khung hình cao cho phép robot theo kịp nhịp độ của băng chuyền và dây chuyền lắp ráp tự động. Mô-đun camera uEye XC của IDS Imaging, kết hợp với các thuật toán AI, cung cấp sức mạnh cho một hệ thống robot nhặt và đặt được phát triển bởi Đại học Khoa học Ứng dụng Kampten của Đức. Cấu hình camera kép ghi lại hình ảnh từ trên bề mặt làm việc và điểm nhặt, tính toán tọa độ nắm bắt tối ưu trong mili giây. Hệ thống này giảm thời gian chu kỳ xuống 40% so với lắp ráp thủ công, trong khi vẫn duy trì độ chính xác nhặt 99,9%.
3. Giảm sự phụ thuộc vào lao động có tay nghề
Sản xuất trên toàn cầu đang phải đối mặt với tình trạng thiếu hụt lao động có tay nghề, đặc biệt là cho các nhiệm vụ lấy và đặt lặp đi lặp lại cần sự tập trung và nhất quán. Các robot được trang bị mô-đun camera đảm nhận những vai trò này, giải phóng công nhân cho các nhiệm vụ có giá trị cao hơn như bảo trì, kiểm soát chất lượng và tối ưu hóa quy trình. Camera Cổ Tay của Robotiq, được thiết kế cho các robot hợp tác (cobots), là một ví dụ hoàn hảo. Thiết kế cắm và chạy của nó không yêu cầu chuyên môn về robot để thiết lập—công nhân trên sàn nhà máy có thể lập trình các nhiệm vụ lấy và đặt thông qua giao diện màn hình cảm ứng chỉ trong vài phút. Sự dân chủ hóa tầm nhìn robot này giúp tự động hóa trở nên dễ tiếp cận với các nhà sản xuất nhỏ và vừa (SMEs) mà trước đây không thể chi trả cho các hệ thống phức tạp.
4. Khả năng thích ứng với nhu cầu sản xuất thay đổi
Sản xuất hiện đại đòi hỏi tính linh hoạt—các dây chuyền phải chuyển đổi giữa các biến thể sản phẩm một cách nhanh chóng để đáp ứng nhu cầu của người tiêu dùng. Các mô-đun camera với nhận diện đối tượng dựa trên AI loại bỏ nhu cầu lập trình lại tốn thời gian. Hệ thống AI Vision của KUKA, chẳng hạn, sử dụng các mô hình đã được đào tạo trước cho các kịch bản lấy và đặt phổ biến (ví dụ, dỡ hàng từ pallet carton) và cho phép người dùng tinh chỉnh các mô hình chỉ với một vài mẫu. Điều này có nghĩa là một robot có thể chuyển từ việc lấy các linh kiện điện thoại thông minh sang cảm biến ô tô trong vài giờ, không phải vài ngày—một lợi thế quan trọng trong bối cảnh sản xuất linh hoạt ngày nay.
Câu Chuyện Thành Công Thực Tế: Các Mô-đun Camera Trong Hành Động
Giá trị của các mô-đun camera nằm ở ứng dụng thực tế của chúng. Hãy cùng khám phá ba nghiên cứu trường hợp nổi bật cách mà các công nghệ này đang chuyển đổi các hoạt động lấy và đặt hàng trong các ngành công nghiệp:
Nghiên cứu trường hợp 1: Hệ thống Pick-and-Place Dược phẩm Tốc độ Cao của Captic
Công ty khởi nghiệp AI của Bỉ, Captic, đã hợp tác với Orbbec để phát triển hệ thống AIR Pick & Place cho sản xuất dược phẩm. Hệ thống này sử dụng camera 3D Gemini 335Lg của Orbbec để lấy những chai thuốc nhỏ, tinh tế và ống nghiệm với tốc độ 70 chai mỗi phút—nhanh hơn nhiều so với công nhân, những người trung bình chỉ lấy được 30–40 chai mỗi phút. Dữ liệu độ sâu độ phân giải cao của camera 3D đảm bảo rằng robot nắm chắc mỗi ống nghiệm mà không làm vỡ nó, trong khi các thuật toán AI thích ứng với những biến thể nhỏ trong vị trí chai. Kết quả? Tăng 50% sản lượng sản xuất và giảm 90% thiệt hại sản phẩm.
Nghiên cứu trường hợp 2: Lắp ráp câu đố sử dụng AI của IDS Imaging
Các nhà nghiên cứu tại Đại học Khoa học Ứng dụng Kampten đã sử dụng hai camera IDS uEye XC để xây dựng một hệ thống robot lắp ráp các thành phần giống như câu đố cho máy móc công nghiệp. Các camera chụp ảnh bề mặt làm việc và các bộ cấp thành phần, sau đó các thuật toán AI phân tích hình ảnh để xác định hình dạng của các bộ phận, tính toán các điểm nhặt tối ưu và hướng dẫn cánh tay của robot. Hệ thống giảm thời gian lắp ráp xuống 40% và loại bỏ lỗi của con người, làm cho nó trở nên lý tưởng cho việc lắp ráp các bộ phận hàng không vũ trụ và ô tô có độ chính xác cao.
Nghiên cứu trường hợp 3: Tầm nhìn AI của KUKA cho Logistics Gỡ bỏ Pallet
Hệ thống AI Vision của KUKA, được tích hợp với các mô-đun camera 3D, đang cách mạng hóa quá trình gỡ pallet trong kho - một nhiệm vụ nhặt và đặt tốn nhiều công sức. Hệ thống sử dụng học sâu để nhận diện các thùng carton xếp chồng với kích thước và trọng lượng khác nhau, sau đó hướng dẫn robot nhặt và đặt chúng lên băng chuyền mà không xảy ra va chạm. Một khách hàng trong lĩnh vực logistics báo cáo rằng họ đã giảm 60% chi phí lao động và tăng 25% tốc độ gỡ pallet sau khi triển khai hệ thống, với độ chính xác trong việc nhặt hàng vượt quá 99,5%.
Xu hướng tương lai: Điều gì đang chờ đợi các mô-đun camera trong robot gắp và đặt?
Sự phát triển của các mô-đun camera cho robot công nghiệp vẫn chưa kết thúc. Dưới đây là những xu hướng chính định hình tương lai của thị giác robot vào năm 2025 và xa hơn:
1. Kết hợp cảm nhận đa mô hình
Các mô-đun camera sẽ ngày càng tích hợp với các cảm biến khác (ví dụ: LiDAR, hồng ngoại, cảm biến lực-mô-men) để tạo ra một hệ thống nhận thức toàn diện. Ví dụ, một robot có thể sử dụng camera 3D để phát hiện vị trí của các bộ phận, một cảm biến hồng ngoại để kiểm tra các thành phần quá nhiệt, và một cảm biến lực để điều chỉnh áp lực cầm nắm - tất cả đều trong thời gian thực. Sự kết hợp này sẽ làm cho các robot nhặt và đặt trở nên mạnh mẽ hơn trong các môi trường không thể đoán trước.
2. AI Biên Giới và Xử Lý Trên Bảng Điều Khiển
Khi các chip AI thu nhỏ về kích thước và chi phí, các mô-đun camera sẽ xử lý nhiều hơn các tác vụ tại chỗ, giảm độ trễ và sự phụ thuộc vào kết nối đám mây. Điều này rất quan trọng cho các nhiệm vụ nhặt và đặt nhạy cảm với thời gian, nơi ngay cả một mili giây trễ cũng có thể gây ra lỗi. Các công ty như NVIDIA và Intel đã phát triển các bo mạch AI nhỏ gọn cho camera robot, cho phép ra quyết định theo thời gian thực tại điểm cuối.
3. Thu nhỏ và Tích hợp
Các mô-đun camera đang ngày càng nhỏ hơn, nhẹ hơn và được tích hợp nhiều hơn vào chính các cánh tay robot. Camera cổ tay của Robotiq, được gắn trực tiếp trên cổ tay của robot, là một điển hình cho xu hướng này. Các mô-đun trong tương lai sẽ được nhúng vào các bộ kẹp hoặc bộ hiệu ứng cuối, mang lại cho robot cái nhìn "từ góc nhìn của người" về các nhiệm vụ nhặt và đặt, đồng thời loại bỏ các điểm mù.
4. Bền vững và Hiệu quả Năng lượng
Với việc sản xuất tập trung vào tính bền vững, các mô-đun camera sẽ được thiết kế để tiêu thụ ít năng lượng hơn trong khi vẫn duy trì hiệu suất. Các cảm biến CMOS tiết kiệm năng lượng và các bộ xử lý AI hiệu quả năng lượng sẽ giảm thiểu dấu chân carbon của các hệ thống robot, phù hợp với các mục tiêu sản xuất xanh toàn cầu.
Các yếu tố chính cần xem xét khi triển khai các mô-đun camera trong quy trình làm việc Pick-and-Place
Nếu bạn đã sẵn sàng nâng cấp các robot công nghiệp của mình với các mô-đun camera, đây là bốn yếu tố quan trọng cần lưu ý:
1. Tính tương thích với các hệ thống robot hiện có
Đảm bảo mô-đun camera tích hợp liền mạch với bộ điều khiển của robot của bạn (ví dụ: KUKA, Fanuc, Universal Robots) và phần mềm. Các giải pháp cắm và chạy như Camera Cổ Tay của Robotiq giúp giảm bớt những rắc rối trong việc tích hợp.
2. Yêu cầu cụ thể cho ứng dụng
Chọn một mô-đun camera phù hợp với nhiệm vụ của bạn: camera 3D cho việc lấy hàng từ thùng không có cấu trúc, camera CMOS tốc độ cao cho các dây chuyền băng tải động, và các mô-đun tích hợp AI cho quy trình logistics nặng SKU.
3. Chi phí so với ROI
Trong khi các mô-đun camera 3D cao cấp có giá cao, lợi tức đầu tư từ việc tăng năng suất và giảm chi phí lao động thường được nhận thấy trong vòng 6–12 tháng. Đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ, các mô-đun hybrid 2D/3D cấp độ nhập môn cung cấp một điểm khởi đầu tiết kiệm chi phí.
4. Đào tạo và Hỗ trợ
Tìm kiếm các nhà cung cấp cung cấp đào tạo và hỗ trợ kỹ thuật. Nhiều nhà sản xuất mô-đun camera (ví dụ: Orbbec, IDS Imaging) cung cấp các hướng dẫn trực tuyến và các buổi hội thảo tại chỗ để giúp đội ngũ của bạn tối đa hóa tiềm năng của công nghệ.
Kết luận: Các mô-đun camera là tương lai của việc chọn và đặt thông minh
Vào năm 2025, các mô-đun camera không còn là những phụ kiện tùy chọn cho robot công nghiệp - chúng là những thành phần thiết yếu biến tự động hóa từ một quy trình cứng nhắc thành một giải pháp thông minh, thích ứng. Từ khả năng nhận diện độ sâu 3D đến việc ra quyết định dựa trên AI, những thiết bị nhỏ bé nhưng mạnh mẽ này đang cho phép robot thực hiện việc nhặt và đặt với độ chính xác, tốc độ và tính linh hoạt mà trước đây chỉ có công nhân con người mới có thể làm được.
Khi thị trường cho các hệ thống camera robot tiếp tục phát triển (dự kiến đạt 452,3 tỷ nhân dân tệ ở Trung Quốc trong năm nay), công nghệ này sẽ chỉ trở nên dễ tiếp cận và tiên tiến hơn. Dù bạn đang ở trong ngành sản xuất ô tô, điện tử 3C, logistics hay dược phẩm, việc đầu tư vào các mô-đun camera cho robot chọn và đặt không chỉ là một lợi thế cạnh tranh—mà còn là một điều cần thiết để tồn tại và phát triển trong thời đại sản xuất thông minh. Lần tới khi bạn đi qua một nhà máy và thấy một con robot dễ dàng lấy các bộ phận từ một thùng lộn xộn hoặc lắp ráp các linh kiện tinh tế với tốc độ ánh sáng, hãy nhớ: tất cả là nhờ vào mô-đun camera—đôi mắt của robot nhìn thấy những gì con người không thể, và hành động với độ chính xác mà chúng ta chỉ có thể khao khát.
Liên hệ
Để lại thông tin của bạn và chúng tôi sẽ liên hệ với bạn.
WhatsApp
WeChat