Tầm quan trọng của hệ thống hướng dẫn bằng tầm nhìn nâng cao độ chính xác của dây chuyền lắp ráp

Tự động hóa bằng robot mang lại những cải tiến đáng kể về độ chính xác so với quy trình làm việc thủ công. Tuy nhiên, không phải tất cả các robot đều được tạo ra như nhau. Các hệ thống hướng dẫn bằng tầm nhìn có thể thúc đẩy những lợi ích này xa hơn nữa để tự động hóa chính xác, hiệu quả và bền bỉ hơn. Những tiến bộ trong công nghệ học máy đã biến những con robot được hướng dẫn bằng thị giác vốn không đáng tin cậy trở thành hiện thực khả thi về mặt thương mại. Những hệ thống này cải thiện độ chính xác của dây chuyền lắp ráp theo nhiều cách.

Lợi ích của hệ thống tầm nhìn

Tính linh hoạt

Đầu tiên và đáng chú ý nhất, các hệ thống hướng dẫn bằng thị giác linh hoạt hơn so với các hệ thống tương tự. Nhiều nhà sản xuất nhận thấy rằng những gì họ đạt được về năng suất, họ mất đi tính linh hoạt sau khi triển khai robot. Thị giác máy giúp cung cấp một tập dữ liệu rộng hơn để robot phản ứng.

Thị giác máy cho phép robot xác định các thành phần và vật liệu ở các góc độ khác nhau. Do đó, chúng có thể biết liệu chúng có phải di chuyển để làm việc trên đó hay không, trong khi các giải pháp thay thế thông thường chỉ hoạt động nếu các bộ phận ở cùng một vị trí mọi lúc. Tính linh hoạt bổ sung này làm giảm sự chậm trễ hoặc lỗi từ các thành phần không thẳng hàng và giảm nhu cầu hoàn thiện sớm hơn trong dây chuyền lắp ráp.

Hợp nhất quy trình làm việc

Tính linh hoạt đó cũng cho phép các robot có khả năng nhìn hợp nhất các bước từng tách biệt trong quy trình làm việc. Chúng có thể di chuyển các thành phần xung quanh để tìm và làm việc trên các khu vực khác nhau, ngay cả khi mỗi thành phần có thể có những thay đổi nhỏ. Do đó, chúng có thể hoàn thành nhiều việc hơn trước khi gửi nó đi xa hơn.

Giảm số bước sản xuất sẽ hạn chế khả năng xảy ra lỗi có thể ảnh hưởng đến các quy trình hạ nguồn. Vì máy móc được hướng dẫn bằng thị giác có thể hoàn thành nhiều nhiệm vụ hơn nên chúng cũng cho phép các nhà sản xuất sử dụng ít robot hơn, giúp giảm thiểu chi phí thiết bị. Với nhiều không gian hơn trong ngân sách, các doanh nghiệp có nhiều cơ hội hơn để tối ưu hóa và bảo trì.

Phòng ngừa tai nạn

Nhiều lợi ích được công bố rộng rãi nhất của hệ thống thị giác tập trung vào cách chúng có thể nhận ra những gì chúng đang làm việc. Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là chúng cũng có thể cho biết những gì chúng không làm việc. Điều đó bao gồm việc xác định các thiết bị khác, công nhân gần đó và các vật thể lạ.

Robot nhận dạng được con người có thể dừng lại hoặc di chuyển trước khi đâm vào họ nếu họ đến quá gần. Va chạm giữa vật thể và thiết bị là nguyên nhân phổ biến thứ hai gây ra thương tích trong sản xuất, vì vậy đó là một lợi ích khó có thể bỏ qua. Nhận dạng mối nguy hiểm cũng cho phép máy móc phản ứng với bất kỳ bất thường nào trong sản xuất, cho dù là vệ sinh các bộ phận khi cần thiết hay cảnh báo nhân viên về các vấn đề lớn hơn.

Kiểm soát chất lượng tự động

Tương tự như vậy, các hệ thống hướng dẫn bằng thị giác cho phép các nhà sản xuất tự động hóa các cuộc kiểm tra chất lượng. Mặc dù cần thiết, nhưng các quy trình này thường tạo ra các nút thắt trong sản xuất vì con người không thể phân tích sản phẩm nhanh như robot có thể lắp ráp. Thị giác máy sẽ loại bỏ nút thắt đó.

Ngoài việc giúp kiểm soát chất lượng hiệu quả hơn, robot có khả năng nhìn còn chính xác hơn nhân viên con người. Vì chúng so sánh dữ liệu trực quan với cùng một tài liệu tham khảo mỗi lần, nên chúng cung cấp các tiêu chuẩn nhất quán. Robot cũng không thể bị mất tập trung, giúp giảm thiểu lỗi hơn nữa.

Các phương pháp hay nhất để triển khai Robot hướng dẫn bằng tầm nhìn

Giống như tất cả các máy móc khác, robot hướng dẫn bằng thị giác là một công cụ, không phải là giải pháp hoàn chỉnh. Các nhà sản xuất muốn trải nghiệm những lợi ích này một cách trọn vẹn nhất phải tuân thủ một số phương pháp hay nhất.

Đảm bảo đủ ánh sáng

Tương tự như con người, thị giác máy không thể nhìn tốt trong điều kiện ánh sáng không tối ưu. Do đó, các nhà sản xuất phải cung cấp lượng, hướng và màu sắc ánh sáng phù hợp để hệ thống thị giác của họ đạt được tiềm năng đầy đủ.

Loại ánh sáng mà máy cần phụ thuộc vào hệ thống cụ thể. Ánh sáng định hướng, mô phỏng ánh sáng mặt trời, là phương pháp phổ biến nhất nhưng có thể tạo ra bóng tối gắt trên một số bề mặt. Ánh sáng khuếch tán cung cấp hình ảnh đồng đều hơn nhưng có thể làm giảm độ tương phản.

Các nhà sản xuất nên tham khảo ý kiến ​​của các đối tác robot và AI để xác định mức độ ánh sáng, hướng và bước sóng nào phù hợp nhất với nhu cầu của họ. Có thể cần phải thử nghiệm và điều chỉnh một số thứ.

Sử dụng các mô hình ML phù hợp

Các nhà sản xuất cũng phải lựa chọn đúng loại mô hình học máy để cung cấp năng lượng cho các ứng dụng này. Tương tự như cách các robot khác nhau lý tưởng cho các ứng dụng khác nhau. Robot Delta phù hợp nhất với khối lượng lớn nhưng có phạm vi tiếp cận hạn chế và các mô hình thị giác 3D linh hoạt hơn nhưng khó đào tạo hơn.

Chìa khóa là điều chỉnh kích thước mô hình cho phù hợp với ứng dụng. Nếu một robot không cần nhận dạng hướng của vật thể trong không gian 3D, thì không cần phải chấp nhận sự phức tạp bổ sung của mô hình 3D.

Khái niệm tương tự cũng áp dụng cho loại học tập mà mô hình ML thể hiện. Học có giám sát phù hợp hơn với các tác vụ thị giác máy đơn giản hơn, nhưng học tăng cường cho phép có nhiều lợi ích và tối ưu hóa lâu dài hơn nếu nhà sản xuất có đủ thời gian.

Thực hành vệ sinh dữ liệu tốt

Giống như mọi ứng dụng AI, hệ thống hướng dẫn thị giác cần rất nhiều dữ liệu để hoạt động hiệu quả. Các nhà sản xuất phải đảm bảo họ có đủ thông tin để đào tạo các mô hình ML của mình trước khi triển khai hoặc có nguy cơ hệ thống thị giác không đáng tin cậy.

Độ chính xác của AI cũng là vấn đề về chất lượng dữ liệu, không chỉ là số lượng. Mặc dù AI rất tuyệt vời trong việc phân tích thông tin không có cấu trúc, nhưng các tập dữ liệu không có tổ chức không hiệu quả trong quá trình đào tạo , do đó, các nhóm phải đảm bảo mọi thứ đều đầy đủ, được gắn nhãn và có tổ chức trước khi sử dụng.

Dữ liệu đào tạo cũng hiệu quả nhất khi nó có liên quan. Đào tạo hệ thống thị giác về các loại hình ảnh và đối tượng mà chúng sẽ phân tích trong thực tế càng nhiều càng tốt.

Thực hiện đánh giá thường xuyên

Ngay cả với dữ liệu chất lượng cao và mô hình có kích thước phù hợp, các hệ thống này có thể không mang lại kết quả tối ưu ngay từ đầu. Do đó, cần phải đánh giá và điều chỉnh liên tục.

Các nhà sản xuất nên đánh giá hiệu suất của họ trước khi triển khai robot có hướng dẫn bằng thị giác và đặt mục tiêu phù hợp. Từ đó, họ nên định kỳ kiểm tra hệ thống theo cùng các tiêu chuẩn để đánh giá hiệu suất của hệ thống.

Với mỗi chiến thắng và thất bại, hãy hỏi tại sao. Điều chỉnh mô hình, robot hoặc quy trình làm việc xung quanh và xem những thay đổi nào. Những sự điều chỉnh liên tục này sẽ giúp tìm ra sự kết hợp tốt nhất cho các hệ thống thị giác hiệu suất cao.

Nhận ra khoảng cách tài năng

Cuối cùng, các công ty phải giải quyết tình trạng thiếu hụt nhân tài AI. Theo một cuộc khảo sát, 68% giám đốc điều hành hiện nay phải đối mặt với tình trạng thiếu hụt kỹ năng AI ở mức trung bình đến nghiêm trọng. Các nhà sản xuất có thể có nhiều khả năng gặp phải những trở ngại này hơn vì ngành này còn khá mới mẻ với máy học.

Các nhà sản xuất không có nhiều chuyên môn về AI nội bộ nên làm việc với các nhà cung cấp hệ thống thị giác cung cấp nhiều hỗ trợ hơn. Các mô hình có sẵn cũng đang trở nên phổ biến hơn, mang đến một giải pháp thay thế hữu ích khác.

Hệ thống hướng dẫn bằng thị giác có nhiều ưu điểm

Robot hướng dẫn bằng thị giác cung cấp một lợi thế quan trọng so với các hệ thống tự động thông thường hơn. Các nhà sản xuất muốn tối đa hóa độ chính xác của dây chuyền lắp ráp phải tận dụng công nghệ này. Để làm được như vậy, cần phải hiểu những trở ngại chung và cách vượt qua chúng, nhưng các tổ chức quản lý chúng có thể đạt được kết quả ấn tượng.

---

Liên hệ với SWOER:

• Hotline: 0347 103 200
• Email: sales@swoer.vn
• Website: www.swoer.vn
• Địa chỉ: Số 4, Dã Tượng, Đường Lê Văn Thịnh, Phường Suối Hoa, Thành phố Bắc Ninh, Tỉnh Bắc Ninh