Od green screen do rewolucji w robotyce przemysłowej

Od telewizyjnych green screenów do robotyki przemysłowej

Historia AiRob Vision Systems zaczyna się na początku lat 90., kiedy to firma (jeszcze pod inną nazwą) odnosiła sukcesy w dziedzinie techniki telewizyjnej, specjalizując się w wirtualnych studiach z wykorzystaniem technologii green screen. Produkty firmy zdobywały rynki na całym świecie, w tym tak wymagające jak Chiny, Tajwan, Indie czy Stany Zjednoczone. Nadejście pandemii COVID-19 znacząco wpłynęło jednak na jej działalność, prowadząc do wyzwań we współpracy z głównymi kontrahentami. To właśnie w tym okresie firma rozpoczęła nowy rozdział, skupiając się na opracowaniu zaawansowanych rozwiązań wizyjnych dla robotów produkcyjnych.

— Nasza firma została założona na początku lat 90. Początkowo specjalizowaliśmy się w technice telewizyjnej z wykorzystaniem green screen, czyli wirtualnych studiów telewizyjnych, odnosząc w tej dziedzinie duże sukcesy. Nasze kompaktowe studia były dystrybuowane na cały świat, w tym na tak wymagające rynki jak Chiny, Indie czy Stany Zjednoczone, osiągając sprzedaż liczoną w tysiącach sztuk. Niestety, nadejście pandemii COVID-19 znacząco wpłynęło na naszą działalność. Napotkaliśmy trudności z naszymi głównymi kontrahentami, którzy również znaleźli się w złej sytuacji. To właśnie w tym okresie ....dzięki naszej wiedzy i doświadczeniu w dziedzinie systemów wizyjnych, znajomości kamer i algorytmów, zostaliśmy poproszeni o szybkie opracowanie rozwiązań wizyjnych dla robotów produkcyjnych, w szczególności dla montażu komponentów elektronicznych THT na płytkach PCB— mówi Cezary Zamorski-Wojdyła.

Przełom w technologii montażu przewlekanych (THT)

AI.Rob zajął się wdrożeniem systemów wizyjnych do robotów do montażu elementów przewlekanych (THT), co stanowiło innowacyjne przedsięwzięcie. Podczas konstrukcji tych robotów napotkano problem z systemem wizyjnym, który nie spełniał produkcyjnych standardów jakości. I tu właśnie do akcji wkroczyli pracownicy AiRob Vision Systems, którzy wykorzystując swoje doświadczenie w dziedzinie systemów wizyjnych, podjęli się zadania opracowania nowego, bardziej efektywnego systemu.

— Wprowadzenie robotów do montażu elementów przewlekanych (THT) wspartych wizją ze sztuczną inteligencją AI stanowi innowacyjne przedsięwzięcie. — opowiada Cezary Zamorski-Wojdyła, dodając: — Napotkano problem z systemem wizyjnym wykorzystywanym w tych robotach, który pochodził z dostępnych na rynku rozwiązań. Okazało się, że mimo iż system ten działał, nie spełniał on produkcyjnych standardów jakości. Roboty co prawda umieszczały komponenty THT na płytkach, ale proces nie odpowiadał wymaganym normom ze względu na czas cyklu i dokładność.

Dlaczego projekt maszyn do montażu elementów przewlekanych (THT) jest pionierski? — •, ponieważ na rynku brakuje maszyn specjalnie przystosowanych do obsługi tego typu zadań w produkcji high-mix. Istnieją maszyny typu pick and place, które są zaprojektowane do szybkiego umieszczania komponentów, ale nie radzą sobie one z częścią elementów wykorzystywanych w produkcji elektroniki. Chodzi tu o duże transformatory, złącza czy elementy nieregularne, takie jak przekaźniki, które nawet w ramach jednej dostawy mogą mieć nieregularne wymiary czy kształty nóżek. Są też na rynku maszyny typu oddshape, (np. firmy Cencorp), które również zamontują komponenty, które my obsadzamy – krzywe nóżki itp., ale w przypadku takiej maszyny konieczna jest customizacja i dopasowanie do konkretnych komponentów elektronicznych, które ma ona obsadzać. Stanowi to 50% albo więcej ceny takiej maszyny. A ponieważ są to rozwiązania dedykowane to nadają się głównie do produkcji wysokowolumenowej. Nasze rozwiązanie jest przeznaczone do montażu komponentów elektronicznych, które obecnie montuje się wyłącznie ręcznie – trudne w produkcji high-mix. Nasze roboty THT są w stanie zastąpić operatora (dzięki naszym rozwiązaniom wizyjnym i sztucznej inteligencji AI) — tłumaczy przedstawiciel AiRob Vision Systems.

Innowacje dzięki stereowizji i nowym technologiom

Największym wyzwaniem okazało się zastosowanie stereowizji oraz odpowiednie oświetlenie komponentów elektronicznych, które nie generowałoby odbłysków „oślepiających” system wizyjny. — Zastąpienie ruchu ręki człowieka robotem i opracowanie stereowizji to jedno. Prawdziwym problemem okazało się oświetlenie komponentów elektronicznych, które powodowało odbłyski. Odbłyski „oślepiały” systemy wizyjne, które nie były odporne na tego typu zakłócenia — dodaje Cezary Zamorski-Wojdyła.

Inżynierowie z AI. Rob, wykorzystując swoje doświadczenie z pracy nad green screenami, opracowali system, który zwiększył dokładność z 85% do 99,9%, spełniając tym samym standardy przemysłowe. Innowacyjne podejście, polegające na zastosowaniu różnobarwnego światła, zostało docenione na arenie międzynarodowej (Nagroda RBR50 Robotics Innovation Award) i jest obecnie w trakcie patentowania.

— Wykorzystaliśmy doświadczenia i technologie znane nam z naszej wcześniejszej działalności związanej ze studiem green screen. Zastosowanie podobnych rozwiązań technologicznych przyniosło znakomite efekty. Dokładność naszych systemów wzrosła z 85% do 99,9%, co oznacza osiągnięcie standardów przemysłowych. Kluczowe okazało się precyzyjne określenie położenia nóżek komponentów przez robota w momencie ich pobierania z tacki, aby zapewnić ich dokładne umieszczenie na płytce PCB — tłumaczy Cezary Zamorski-Wojdyła.

Ciągłe doskonalenie i nowe perspektywy

AI. Rob Vision Systems nieustannie pracuje nad doskonaleniem swoich systemów wizyjnych. Technologia firmy, która początkowo miała służyć jedynie ocenie pozycji komponentu w chwytaku robota, ewoluowała do porównywania koordynatów obiektu uzyskanych z systemu wizyjnego z jego modelem 3D, umożliwiając automatyczną ocenę ich jakości.

— Nasz pierwszy sukces z maszynami THT okazał się przełomowy. Maszyny zaczęły funkcjonować z imponującą wydajnością i precyzją, co znacząco wpłynęło na procesy produkcyjne. Obecnie dostarczyliśmy już systemy wizyjne do kilkudziesięciu takich stanowisk robotycznych i nieustannie pracujemy nad kolejnymi. Ponadto kontynuujemy rozwój systemów wizyjnych, otrzymując nowe zadania dotyczące ich implementacji w kolejnych robotach np. typu NEST, czyli składających się z modułów — usłyszeliśmy od przedstawiciela AiRob Vison Systems.

— Nasza technologia jest stale udoskonalana. Początkowo zakładaliśmy, że jej głównym zadaniem będzie ocena pozycji komponentu w chwytaku robota, jednak okazało się, że oferuje ona znacznie więcej. System nie tylko dostarcza koordynaty dla robota, ale również porównuje je z modelem 3D komponentu. Dzięki temu, mając dokładną wiedzę na temat odchyłek wymiarów komponentu, możemy ocenić jego jakość i automatycznie odrzucić te elementy, które nie spełniają ustalonych parametrów jakościowych — dodaje Cezary Zamorski-Wojdyła, kontynuując: — Robot bez systemu wizyjnego pracuje dwa, a nawet trzy razy mniej efektywnie niż ten wyposażony w zaawansowany system wizyjny. Jednak opracowanie skutecznego systemu wizyjnego nie jest prostym zadaniem. Wymaga posiadania zaawansowanego działu badawczo-rozwojowego (R&D) oraz głębokiej wiedzy w tej dziedzinie. Wiele firm zajmujących się robotyzacją unika wdrażania zaawansowanych systemów wizyjnych ze względu na wysokie koszty.

Sztuczna Inteligencja: serce nowoczesnych systemów wizyjnych

Rozwój sztucznej inteligencji (AI) ma kluczowe znaczenie dla postępu w dziedzinie systemów wizyjnych, co podkreśla przedstawiciel AI. Rob Vision Systems: — Praca z systemem wizyjnym opiera się na analizie obrazów, co wymaga od sztucznej inteligencji (AI) przetwarzania materiałów w postaci zdjęć. Aby sieci neuronowe mogły efektywnie pracować, obrazy muszą spełniać określone parametry. Przekazanie dokładnego obrazu przez kamerę nie jest zadaniem trywialnym — pojawiają się problemy takie jak paralaksa czy ograniczenia widzenia 2D, które mogą wprowadzać różnice w percepcji tego samego obiektu z różnych perspektyw. Wymaga to od systemów wizyjnych opartych na AI nie tylko przetwarzania obrazów, ale również ich interpretacji w kontekście trójwymiarowym.

Rozwój systemów wizyjnych opartych na AI był procesem długotrwałym i wymagającym, który zajął inżynierom z AI.Rob blisko 5 lat intensywnych badań i eksperymentów.

— Rozwijanie systemów wizyjnych z wykorzystaniem AI wymagało od nas rozpoczęcia projektowania od podstaw i dążenia do spełnienia standardów przemysłowych. Proces ten, trwający blisko 5 lat, stał się naszym największym know-how — mówi Cezary Zamorski-Wojdyła. — Przejście od teorii, przez proof of concept, aż do wdrożenia w realiach produkcyjnych było pełne wyzwań, często doprowadzając nas na do skrajnych granic. Jednak determinacja i wiara w sukces projektu pozwoliły nam osiągnąć zamierzony cel. Opracowaliśmy kompaktowe i elastyczne systemy wizyjne, odporne na zmienne warunki oświetleniowe i zdolne do adaptacji do różnych sytuacji produkcyjnych.

Przyszłość robotyki z AI.Rob

Rozwój systemów wizyjnych marki AI.Rob, wspierany przez sztuczną inteligencję, pokazuje, jak daleko może sięgnąć automatyzacja w przemyśle. Firma ma ambicję dalszego przekształcania przemysłu produkcyjnego, wprowadzając innowacyjne rozwiązania, które nie tylko zwiększają wydajność, ale również podnoszą standardy jakości. Wizja przyszłości fabryki, według standardów Industry 4.0 a właściwe już 5.0, z robotami wyposażonymi w zaawansowane systemy wizyjne, staje się rzeczywistością.

— Maszyny THT i związane z nimi systemy wizyjne stanowią unikat na rynku. Podobnie jest z systemem kontroli wizyjnej wspieranym przez AI na stanowiskach montażu elektroniki połączonym z MES w fabryce. Z naszych informacji wynika, że podobnym systemem w Polsce dysponuje jedynie Toyota — opowiada Cezary Zamorski-Wojdyła, wyjaśniając: — System ten działa jak „oko nadzorcze” w kilkudziesięciu miejscach fabryki, monitorując procesy produkcyjne, niezależnie od tego, czy są one wykonywane automatycznie przez maszyny, czy manualnie przez ludzi. Sztuczna inteligencja analizuje obrazy z kamer i porównuje je z obrazem wzorcowym (golden sample), wskazując operatorowi potencjalne błędy do poprawy. Oprócz kontroli jakości, system wspomaga również zarządzanie produkcją (Lean management), dostarczając w czasie rzeczywistym informacje o stanie wszystkich linii produkcyjnych w fabryce. Umożliwia to monitorowanie przepływu produkcji i identyfikację tzw. gorących punktów, czyli miejsc, gdzie pracownicy popełniają najwięcej błędów. Dzięki temu możliwe jest szybkie reagowanie na problemy.

— Wdrożenie systemu wizyjnego znacząco zmniejsza ryzyko zwrotów produktów z rynku, co stanowi jeden z największych problemów dla firm świadczących usługi montażu elektroniki (EMS). Dzięki precyzyjnej kontroli jakości na każdym etapie produkcji możliwe jest wykrycie i skorygowanie potencjalnych błędów, zanim produkt opuści linię produkcyjną.

Dynamiczny rozwój rynku systemów wizyjnych

Cezary Zamorski-Wojdyła zwraca uwagę na dynamiczny rozwój rynku systemów wizyjnych, potwierdzony statystykami, które wskazują na miliardowe inwestycje firm w te technologie: — Rozwój ten będzie kontynuowany w imponującym tempie, a znaczący impuls do tego wzrostu będzie pochodził ze strony sztucznej inteligencji, która już teraz rewolucjonizuje systemy wizyjne, przekształcając je z prostych narzędzi „dających wzrok” robotom, w zaawansowane systemy zdolne do analizy i podejmowania wstępnych decyzji, co można przyrównać do procesu myślenia.

Główną barierą w implementacji systemów wizyjnych pozostaje ich koszt. — W przemyśle decydujące znaczenie ma zwrot z inwestycji (ROI). Robot wyposażony w system wizyjny może być nawet o 50% droższy niż jego odpowiednik bez takiego systemu, co wymaga dokładnej analizy, czy inwestycja zwróci się w przeciągu dwóch-trzech lat. Dodanie sztucznej inteligencji do równania jeszcze bardziej podnosi cenę, ale należy pamiętać, że roboty te są znacznie wydajniejsze. Mogą one wykonywać pracę, która w tradycyjnym ujęciu wymagałaby zaangażowania trzech, czterech czy nawet więcej pracowników w ciągu 3 zmian — tłumaczy Cezary Zamorski-Wojdyła.

Mimo wysokiego początkowego kosztu długoterminowe korzyści płynące z wydajności, precyzji i możliwości automatyzacji procesów mogą znacząco przewyższyć początkową inwestycję. Systemy wizyjne wspierane przez AI oferują bowiem unikalne możliwości, takie jak ciągłe uczenie się i adaptacja do nowych warunków pracy, co może przynieść dodatkowe oszczędności i zwiększyć konkurencyjność firmy na rynku.