Industrierobotik:traditionell, kollaborativ und adaptiv

Was ist Industrierobotik?

Sie alle sind komplexe Mechanismen, die es ermöglichen, Aufgaben in einem industriellen Umfeld zu automatisieren. Dazu gehören Roboterarme , Stapler, 3-Achs-Systeme, Automaten usw. Sie haben die Eigenschaft, dass sie von externen Signalen und ihren programmierten Bewegungen gesteuert werden müssen, bevor sie die ihnen zugewiesenen Aufgaben ausführen können. Diese Signale können von einem Task-Startsignal, das von einer SPS gegeben wird, bis zu den Bewegungskoordinaten reichen, die von einem Computer-Vision-System übertragen werden, um die nächste Task auszuführen.

Arten der Industrierobotik und ihre Unterschiede

Die zwei Arten der Industrierobotik sind traditionelle Roboter und kollaborative Roboter. In den letzten Jahren wurde ein neuer Typ von Industrierobotern definiert und differenziert. Sie sind adaptive oder intelligente Roboter.

• Das Hauptmerkmal herkömmlicher Roboter ist ihre Notwendigkeit, physische Barrieren für ihre sichere Verwendung zu haben.

• Im Fall von kollaborativen Robotern , das repräsentativste Merkmal ist ihr Design, das darauf ausgelegt ist, mit dem menschlichen Bediener zusammenzuarbeiten, ohne dass physische Barrieren erforderlich sind. Eine negative Folge der Beibehaltung dieser Betriebsform ist die geringere Geschwindigkeit und Nennlast der kollaborativen Robotik im Vergleich zur traditionellen Robotik.

• Adaptive oder intelligente Robotik ist eine Weiterentwicklung beider Typen. Es kann die Stärken und Schwächen beider Typen haben. Sowohl ein herkömmlicher Roboter als auch ein kollaborativer Roboter können sich in einen adaptiven oder intelligenten Roboter verwandeln. Das Hauptmerkmal ist seine Fähigkeit, auf die Umgebung zu reagieren und seine Bewegungen an die spezifische Aufgabe anzupassen, die es ausführt. Dies ist möglich dank einer Sensorschicht, die dem Roboter „Sinne“ verleiht, und Deep-Learning- oder maschinellen Lernsystemen, die die erhaltenen Informationen verwalten und die Bewegungen des adaptiven oder intelligenten Roboters steuern.

Deep Learning und neuronale Netze in der Robotik

Der Beitrag von Daten durch ein Sensorsystem zu einem Roboter allein sorgt nicht für Intelligenz oder Anpassungsfähigkeit an die Umgebung und die Aufgabe, die er ausführt. Diese Daten müssen verarbeitet und verarbeitet werden, um die geeigneten Aktionen zu definieren, die vom adaptiven oder intelligenten Roboter ausgeführt werden sollen. Je nach Komplexität kann diese Datenverarbeitung mit herkömmlicher Software oder Deep Learning erfolgen Systeme und neuronale Netze . Deep Learning wird in Systemen eingesetzt, in denen die Entscheidungsfindung auf der Grundlage von Sensordaten sehr komplex ist.

Design von Klauen und Werkzeugen für die Robotik

Ein sehr wichtiger Teil industrieller Robotiksysteme ist die Art der Interaktion mit dem Produkt oder Prozess. Das Design von Krallen und Werkzeugen ist ebenso wichtig wie die Programmierung und Kommunikation des Roboters. Diese Systeme müssen gewährleisten, dass der Industrieroboter das Produkt nicht beschädigt und dass sie ihre Aufgabe in einem industriellen Prozess korrekt erfüllen. Manchmal kann dieses Design sehr komplex sein, entweder aufgrund der Form des zu handhabenden Produkts oder der Komplexität des Prozesses.

Anwendungen, Nutzen und Vorteile der adaptiven oder intelligenten Robotik

Die Anwendungen der Industrierobotik sind bekannt und umfassen Themen wie:

• Montage
• Be- und Entladen von Maschinen. Pick-and-Place
• Verpackt und palettiert
• Transport von Teilen, Abtransport von Teilen
• Schnitte, Schleifen und Polieren
• Malprozesse
• Kleb- und Dichtstoffauftrag
• Schweißen
• Messung und Qualitätskontrolle

Allerdings sind die komplexeren Prozesse aufgrund ihrer Variabilität sind nicht automatisiert. Die fast tägliche Erstellung von Programmen für neue Varianten oder die Unmöglichkeit, Level zu garantieren, macht eine Industrialisierung durch traditionelle oder kollaborative Robotik nicht möglich oder nicht rentabel. Für diese Fälle adaptive oder intelligente Robotik bietet eine Lösung an. Sein Hauptvorteil ist die Anpassung an die Arbeitsumgebung . Anstatt mit voreingestellten Aufgaben- oder Bewegungskoordinaten zu arbeiten, arbeiten Sie mit Floating Points . Diese Punkte werden jeweils durch die Sensoren definiert, die wir an die Installation anschließen. Die Sensoren liefern die Informationen, die das Steuergerät zur Definition der Gleitkommazahlen verwendet. Diese Anpassung an die Umgebung ist je nach Verarbeitungskapazität des Steuergeräts und der Auflösung und Qualität der von den Sensoren gelieferten Daten mehr oder weniger stark ausgeprägt.

In diesem Projekt durchgeführt von ATRIA, können Sie ein adaptives Robotersystem kennenlernen, bei dem das System dank einer Vision-Kamera in der Lage ist, den Punkt zu verarbeiten und auszuwählen, an dem die Batterie angeschlossen werden soll, ohne jegliche feste Größe. Ein weiterer Vorteil der adaptiven Robotik besteht darin, dass sie auf bereits bestehende kollaborative oder herkömmliche Installationen angewendet werden kann mit einem geringeren Investitionsniveau. Denn die Hardware kann in der Neuinstallation voll ausgenutzt werden. Schließlich ist ein weiterer Vorteil der adaptiven oder intelligenten Robotik ihre Flexibilität . Wenn sich die Umgebung oder Prozesse ändern, kann sich das System ohne wirtschaftliche Investition anpassen. Änderungen auf Softwareebene oder Sensoraktualisierungen können ausreichen, damit die Installation der adaptiven oder intelligenten Robotik ordnungsgemäß funktioniert.

In diesem anderen Projekt und dank eines adaptiven Robotiksystems kann der Roboter entscheiden, wie er die Teile nimmt, da sie chaotisch empfangen werden, und wie sie in die Box gelegt werden sollen

Schritte zur Durchführung eines Robotikprojekts

Die häufigsten Schritte, die wir in jedem Automatisierungsprozess befolgen sollten, an dem ein Industrieroboter beteiligt ist, sind:

1. Definition der Anforderungen :In diesem Schritt werden die Aufgaben definiert, die der Industrieroboter ausführen soll, sowie die Eigenschaften, die er erfüllen muss. Eine gute Definition der Anforderungen kann in den nächsten Schritten viel spätere Arbeit und Entwicklungsgelder sparen.
2. Hard- und Softwareauswahl :Sie sollte auf den im vorherigen Schritt gewonnenen Daten und auf der Erfahrung des Arbeitsteams basieren. In diesem Schritt wird definiert, welche Art von Robotersystem am besten geeignet ist, ein traditioneller Roboter, ein kollaborativer Roboter oder ein adaptiver/intelligenter Roboter.
3. Design der Installation unter Verwendung aller Daten, die vom Kunden aus den vorherigen zwei Schritten definiert und validiert wurden. Bei der Gestaltung ist es notwendig, die verschiedenen Phasen und Teile des Prozesses sowie die Arbeitsabläufe und Beziehungen zwischen den verschiedenen Elementen zu definieren.
4. Validierung der kritischsten Punkte, die während der Designphase erkannt wurden . Hierzu können Prototypen und Teilkonstruktionen der Anlage durchgeführt werden. Dieser Schritt ist sehr wichtig in Fällen von adaptiver oder intelligenter Robotik. Auch in solchen Anlagen, in denen die Variabilität von Teilen oder Prozessen sehr hoch ist.
5. Industrialisierung der Anlage entworfen und validiert. In diesem Schritt ist es sehr wichtig, die Tests zu definieren, die zur Validierung der Installation verwendet werden.

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