Trong môi trường công nghiệp hiện đại, tự động hóa không ngừng được cải tiến và phát triển nhằm nâng cao hiệu quả sản xuất. Một trong những công nghệ tiên tiến hỗ trợ đáng kể cho quá trình này là Machine Vision – hệ thống thị giác máy, hoạt động như "đôi mắt" của máy móc. Hệ thống này sử dụng một hoặc nhiều camera để chụp ảnh, quay video, chuyển đổi tín hiệu tương tự sang kỹ thuật số, sau đó xử lý dữ liệu thông qua phần mềm.
Dữ liệu thu thập được từ Machine Vision đóng vai trò quan trọng trong việc ra quyết định của máy tính hoặc bộ điều khiển robot. Với sự chính xác và hiệu quả vượt trội, công nghệ này ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như an ninh, xe tự hành, sản xuất thực phẩm, lắp ráp, đóng gói và logistics.
Tại sao cần Vision Guided Robotics (Robots được hướng dẫn bằng thị giác)?
Trong sản xuất công nghiệp, các công việc như lắp ráp, gia công hay phân loại thường được thực hiện thủ công bởi con người dựa trên quy trình cố định. Dù có ưu điểm về tính linh hoạt, phương pháp này thường không đảm bảo độ chính xác cao mà các nhà sản xuất mong muốn.
Sự ra đời của Vision Guided Robotics (VGR) đã mang đến giải pháp tối ưu, đặc biệt cho các quy trình lặp đi lặp lại với yêu cầu độ chính xác cao.
Cách hoạt động của hệ thống Machine Vision trong dây chuyền tự động hóa:
- Bước 1: Camera nhận diện đối tượng hoặc mục tiêu, sau đó truyền dữ liệu hình ảnh đến bộ xử lý.
- Bước 2: Tùy vào yêu cầu cụ thể, các loại camera như camera đen trắng, camera màu, camera góc rộng hoặc camera 3D sẽ được sử dụng.
- Bước 3: Dữ liệu hình ảnh được xử lý bằng phần mềm để đưa ra quyết định điều khiển chính xác, chẳng hạn như cung cấp thông tin vị trí giúp robot căn chỉnh và hiệu chỉnh các bộ phận trong quy trình sản xuất.
Ứng dụng của machine vision trong hoạt động của Guided Robot
1. Vision Guided Robotics VGR (Robot sử dụng thị giác hướng dẫn)
VGR là hệ thống robot được trang bị một hoặc nhiều camera để cung cấp tín hiệu phản hồi giúp robot điều chỉnh chính xác vị trí mục tiêu.
Thông qua hình ảnh được chụp bởi camera và xử lý bằng phần mềm, hệ thống xác định tọa độ, góc độ của vật thể. Sau đó, robot thực hiện các thao tác như gắp, sắp xếp vật thể theo thứ tự định trước. Điều này không chỉ nâng cao hiệu quả mà còn giảm thiểu sai sót trong các công việc lặp đi lặp lại.
2. Vision for Automated Robotics:
Trong bối cảnh thiếu hụt nhân sự hoặc cần hạn chế sử dụng lao động, robot tự động trở thành giải pháp thay thế tối ưu. Với vai trò là cơ cấu chấp hành, robot nhận lệnh từ bộ điều khiển để thực hiện các thao tác như gắp, hút, nhặt sản phẩm và đặt vào vị trí được lập trình sẵn.
Nguồn dữ liệu để điều khiển robot có thể đến từ cảm biến hoặc camera. Trong đó, dữ liệu hình ảnh từ camera cung cấp thông tin chi tiết hơn về vị trí, hình dáng, hoặc trạng thái của vật thể, giúp robot hoạt động chính xác hơn.
3. Giải pháp Pick-and-Place sử dụng VGR:
Việc phân loại và phát hiện linh kiện lỗi là một công việc đòi hỏi sự tập trung cao độ và thao tác chính xác, điều mà con người thường khó đảm bảo trong thời gian dài.
Hệ thống robot sử dụng thị giác thay thế con người trong công việc này mang lại hiệu quả cao hơn. Camera trên robot xác định vị trí, độ cao, độ nghiêng của vật thể trong không gian 3D, sau đó gửi thông tin đến bộ xử lý để điều khiển robot thực hiện các thao tác như gắp hoặc hút linh kiện.
Đặc biệt, việc sử dụng camera quang phổ với khả năng nhận diện màu sắc và hình ảnh chi tiết giúp tối ưu hóa quá trình hoạt động của robot trong các dây chuyền sản xuất phức tạp.
Lời kết
Sự kết hợp giữa Machine Vision và robotics không chỉ mở ra những tiềm năng mới cho tự động hóa công nghiệp mà còn nâng cao độ chính xác và hiệu quả sản xuất. Vision Guided Robotics đã và đang trở thành xu hướng không thể thiếu trong các dây chuyền hiện đại, góp phần tạo nên sự bứt phá trong ngành công nghiệp tự động hóa.
>>> Xem thêm:
CẨM NANG VỀ CAMERA VISION (CAMERA CÔNG NGHIỆP) TỪ A ĐẾN Z CHO DOANH NGHIỆP
ỨNG DỤNG CỦA CAMERA VISION TRONG NHÀ MÁY SẢN XUẤT
BỐN LÝ DO CHÍNH ĐỂ SỬ DỤNG CÔNG NGHỆ LINE SCAN CAMERA VISION (CAMERA CÔNG NGHIỆP QUÉT THEO DÒNG)
