أخبار

أسست شركة ABB تحالفًا استراتيجيًا مع LandingAI لدمج قدرات الرؤية الحاسوبية الأصلية مباشرةً في بيئة محاكاة RobotStudio الخاصة بها. من خلال تضمين منصة التعلم العميق LandingLens، يوفر هذا المشروع التعاوني بنية قوية تعتمد على الرؤية الاصطناعية بدون برمجة قادرة على أتمتة تصنيف الأجزاء المعقدة، وفرز العناصر بكميات كبيرة، وفحص العيوب السطحية المتقدمة. يلغي هذا النهج الموحد حواجز البرمجة الفنية، واعدًا بتقليص دورات حياة تطوير وتشغيل أنظمة الرؤية التقليدية بنسبة تصل إلى 80٪.

عادةً ما تعتمد عمليات نشر رؤية الآلة التقليدية داخل البنية التحتية للأتمتة الصناعية على المعالجة الخوارزمية المستندة إلى القواعد. يجب على مدمجي الأنظمة تحديد عتبات كثافة البكسل، والتفاوتات الهندسية، وتكوينات الإضاءة الصارمة يدويًا لتحديد الميزات الفيزيائية أو تأكيد الدقة الأبعادية. على الرغم من فعاليتها العالية لتتبع الهياكل الموحدة، فإن هذه المنصات الحتمية تكافح مع الاختلافات العضوية، ونسيج الأسطح، والعيوب غير المتوقعة. من خلال التحول نحو محرك فحص مدفوع بالذكاء الاصطناعي، يمكن لفرق الهندسة الانتقال من قيود البرمجة الصارمة إلى منهجية بديهية تعتمد على التدريب حيث يتعلم البرنامج بشكل مستقل التمييز بين المنتجات المطابقة والمواد المعيبة بناءً على أمثلة مرئية.

من خلال هذا الدمج العميق ضمن قدرات التوأم الرقمي لـ RobotStudio، يمكن لمهندسي الأتمتة تكوين سير عمل رؤية ذكية والتحقق من صحتها جنبًا إلى جنب مع المسارات الحركية قبل نشر الأصول المادية إلى خطوط الإنتاج. يتيح تضمين نماذج بيانات متخصصة ومُدربة مسبقًا للمشغلين تدريب نظام الفحص البصري بأقل عينات للصور، مما يسرع دورات النشر لإعدادات التصنيع المرنة. يتجنب هذا التوافق الأصيل للبرمجيات اختناقات التكامل المرتبطة غالبًا بربط الكاميرات الذكية التابعة لجهات خارجية بوحداتتحكم ABB المركزيةأو الشبكات الصناعية الأوسع، مما يضمن زمن استجابة أقل وتزامنًا أكثر موثوقية للأجهزة.

يمتد التأثير العملي لهذا التطور إلى مجموعة واسعة من عمليات اللوجستيات ومناولة المواد. في تطبيقات التنفيذ عالية السرعة، يمكن للروبوتات الموجهة بالرؤية التعامل مع مهام الانتقاء العشوائي للعناصر وإزالة التحميل التلقائي دون الحاجة إلى تثبيتات أجزاء صلبة. يتعرف النظام الذكي ديناميكيًا على الاختلافات في هندسة وتوجيه التعبئة والتغليف، ويرسل باستمرار بيانات الموضع المحدثة إلى حلقة التحكم في الروبوت. بالنسبة للمنشآت التي تستخدم هياكل إشراف مركزية مثل منصةsystem 800xA، يوفر هذا النهج المتكامل تحليلات جودة عميقة ومقاييس فحص الرؤية، مما يزيد من فعالية المعدات الكلية ويحسن الإنتاجية عبر أرض المصنع.

مع تزايد طلب سلاسل التوريد الحديثة على مرونة تصنيع مخصصة أعلى ومعايير صارمة لمراقبة الجودة، يصبح تقاطع التعلم العميق والروبوتات الصناعية أحد الأصول التشغيلية الأساسية. إن إزالة الحاجة إلى برمجة رؤية مكلفة ومتخصصة تسمح للمصنعين بالتكيف بسرعة مع متغيرات المنتجات الجديدة والتغييرات. يمثل هذا التكامل تحولًا كبيرًا نحو الأتمتة سهلة الوصول والمعرفة بالبرمجيات، مما يمكّن الشركات الصغيرة والمتوسطة من نشر أنظمة فحص بصري متقدمة دون الأعباء الهندسية التقليدية.

كتبه نيكولاس ستيرلنج، مهندس أنظمة ميكاترونيكس أول يتمتع بخبرة تزيد عن أربعة عشر عامًا في تحسين المسارات الحركية عالية السرعة، وتكوين شبكات سيرفو متعددة المحاور الموزعة، وتطوير مؤثرات نهائية روبوتية مخصصة لشركات التعبئة والتغليف والخدمات اللوجستية العالمية.