Cas d'utilisation de l'IDS : Choisir, déplacer, placer
Un robot automatise les processus de prélèvement et de mise en place grâce au traitement d'images assisté par l'IA
Les applications de prélèvement et de déplacement constituent un domaine d'application clé de la robotique. Ils sont souvent utilisés dans l'industrie pour accélérer les processus d'assemblage et réduire les tâches manuelles - un sujet passionnant pour les étudiants en master d'informatique de l'Institut pour la fabrication optimisée par les données de l'Université des sciences appliquées de Kempten. Ils ont mis au point un robot qui optimise les processus grâce à l'utilisation de l'intelligence artificielle et de la vision par ordinateur. Sur la base d'un plan d'assemblage, le système est capable de prélever des composants individuels et de les placer dans une position prédéfinie, à la manière d'un puzzle. Les pièces peuvent ensuite être collées manuellement par un employé.
Deux caméras industrielles IDS fournissent les images nécessaires
À l'aide de deux caméras uEye XC et d'un traitement d'image assisté par l'IA, le système analyse l'environnement et calcule les coordonnées précises de collecte et de dépôt. L'une des caméras a été placée au-dessus de la surface de travail, l'autre au-dessus du point d'extraction. Plus précisément, un pipeline d'intelligence artificielle traite les images des deux caméras en plusieurs étapes afin de déterminer la position et l'orientation exactes des objets. À l'aide d'algorithmes de vision par ordinateur et de réseaux neuronaux, le système reconnaît les caractéristiques pertinentes, calcule les points de préhension optimaux et génère des coordonnées précises pour saisir et placer les objets. Le système identifie également les pièces de manière unique en segmentant leur surface et en comparant les contours avec une base de données. En outre, il utilise les résultats pour permettre une approximation des pièces déjà placées. La solution d'automatisation réduit ainsi la dépendance à l'égard des connaissances spécialisées, diminue la durée des processus et remédie à la pénurie de main-d'œuvre qualifiée.
Exigences en matière de caméra
L'interface, le capteur, la taille et le prix ont été les critères décisifs pour le choix du modèle de caméra. Le uEye XC allie la convivialité d'une webcam aux performances d'une caméra industrielle. Il ne nécessite qu'une connexion par câble pour fonctionner. Équipée d'un capteur onsemi mono de 13 MP (AR1335), la caméra autofocus fournit des images et des vidéos de haute résolution. Un objectif macro interchangeable permet de réduire la distance à la scène, ce qui rend la caméra adaptée aux applications à faible distance de travail. Leur intégration a également été très simple, comme l'explique Raphael Seliger, assistant de recherche à l'université des sciences appliquées de Kempten : "Nous connectons les caméras à notre backend Python via l'interface IDS peak.
Perspectives :
À l'avenir, le système sera développé en utilisant l'apprentissage par renforcement, une méthode automatique basée sur l'essai et l'erreur. "Nous aimerions étendre les fonctions d'IA pour rendre les processus de prélèvement et de mise en place plus intelligents. Nous pourrions avoir besoin d'une caméra supplémentaire directement sur le bras du robot", explique M. Seliger. Un contrôle automatique de la précision des pièces déposées est également prévu. À long terme, le robot devrait être en mesure d'effectuer toutes les étapes nécessaires de manière autonome en utilisant uniquement le plan d'assemblage.
Information on uEye XC cameras
Images (© Université des sciences appliquées de Kempten) :
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