Robotachtige pick-and-place-systemenkunnen hoge snelheid en herhaalbaarheid leveren, maar hun prestaties zijn afhankelijk van veel meer dan het laadvermogen, het bereik en de geadverteerde cyclustijd van de robot.
Veel van de belangrijkstepick-and-place-beperkingenverschijnen wanneer echte producten zich anders gedragen dan ideale CAD-modellen, gecontroleerde demonstraties of zorgvuldig voorbereide monsters. Een robot kan op papier snel genoeg zijn, maar toch de productiedoelen missen omdat het vision-systeem de producten niet consistent kan lokaliseren, de grijper geen betrouwbare grip kan bewerkstelligen, producten onvoorspelbaar aankomen of omschakelingen te veel bedrijfstijd in beslag nemen. Om deze reden is het beoordelen van arobotachtige picking-applicatiezich moeten concentreren op het volledige proces in plaats van op de robot alleen.
De meest voorkomende beperkingen kunnen in vier gebieden worden gegroepeerd:
visie en productdetectie;
grijpen en toegang tot producten;
robotbeweging en productpresentatie;
productievariabiliteit en proceseconomie.
Als u deze beperkingen begrijpt voordat apparatuur wordt aangeschaft, kunt u voorkomen dat een technisch indrukwekkende robotpick-and-place-cel een onbetrouwbaar productiesysteem wordt.
Als u van plan bent om-en-automatisering te kiezen, ga dan op onderzoek uitRBTIC kiest-en-robotseriesom configuraties en specificaties te bekijken.
Visiebeperkingen in robotachtige pick-and-place-systemen
Een robot kan niet nauwkeurig picken als zijn sensorsysteem niet consistent kan bepalen waar het product zich bevindt en hoe het georiënteerd is. Bij vision-gestuurde robottoepassingen detecteert het visionsysteem doorgaans een onderdeel, bepaalt de positie en oriëntatie ervan, en levert uitlijningsinformatie waarmee de robot zijn keuzepositie kan corrigeren. Dit betekent dat betrouwbare beeldacquisitie en onderdeeldetectie van fundamenteel belang zijn voor het orderverzamelproces.
Verschillende producteigenschappen kunnen dit lastig maken.
|
Producttype |
Beschrijving |
|
Reflecterende producten |
Gepolijst metaal, glanzend plastic, folieverpakkingen en andere reflecterende oppervlakken kunnen verblinding en highlights veroorzaken die veranderen met de kijkhoek. Het probleem is niet alleen dat het beeld er helder uitziet. Veranderende reflecties kunnen randen verbergen, zichtbare kenmerken veranderen of een product er anders uit laten zien als de positie verandert. Een visionsysteem dat één zorgvuldig gepositioneerd monster herkent, presteert daarom mogelijk minder betrouwbaar wanneer producten roteren, kantelen, vervuild raken of door veranderend omgevingslicht bewegen. |
|
Transparante producten |
Doorzichtige flessen, trays, plastic verpakkingen, glazen onderdelen en transparante films zorgen voor een andere uitdaging. De camera kan kenmerken van de transportband of de achtergrond van het product vastleggen in plaats van een stabiele weergave van het productoppervlak zelf te verkrijgen. Randdetectie en segmentatie kunnen daarom sterk afhankelijk worden van de verlichtings- en achtergrondomstandigheden. |
|
Producten met laag-contrast |
Producten kunnen ook moeilijk te lokaliseren zijn als hun uiterlijk lijkt op de transportband, de lade, de bak of de omringende objecten. Het scheiden van een donkere component van een donkere transportband kan bijvoorbeeld veel minder betrouwbaar zijn dan het detecteren van dezelfde component tegen een gecontroleerde contrasterende achtergrond. |
Waarom een camera met een hogere-resolutie het probleem mogelijk niet oplost
Een van de belangrijkste pick-and-place-beperkingen die u moet begrijpen, is dat slechte zichtbaarheid niet altijd een oplossingsprobleem is. Het verhogen van de cameraresolutie elimineert niet automatisch reflecties, transparantie, schaduwen, onstabiel contrast of ongeschikte verlichtingsgeometrie.
Afhankelijk van de toepassing kunnen betere resultaten voortkomen uit een veranderende lichtrichting of -intensiteit, polarisatie, belichtingsinstellingen, camerapositie, lopende band of achtergrondkleur, productpresentatie en de detectiemethode zelf.
In sommige toepassingen is het herhaalbaarder maken van de fysieke scène effectiever dan het voortdurend vergroten van de softwarecomplexiteit.
De praktische vraag is dus niet simpelweg:Kan de camera het product zien? Het is:Kan het visionsysteem elke representatieve productvariant betrouwbaar lokaliseren onder werkelijke productieomstandigheden?
Dat onderscheid moet worden getoetst voordat de definitieve visiearchitectuur wordt geselecteerd.
Grijperbeperkingen en moeilijk-om-producten te kiezen
Nauwkeurige productdetectie garandeert geen succesvolle keuze. De pick-and-place-robot heeft nog steeds een herhaalbare locatie nodig waar het uiteinde-van-armgereedschap contact kan maken met het product, het kan vastzetten, verplaatsen en loslaten zonder onaanvaardbare schade.
Hierdoor ontstaat een nieuwe belangrijke categorierobotische pick-and-place-beperkingen.
Vervormbare en flexibele producten
Zakken, buidels, textiel, zachte voedingsproducten, films en andere flexibele producten kunnen tussen cycli van vorm veranderen. Een vastgrijppunt dat in één afbeelding geschikt lijkt, kan kreuken, instorten, vouwen of bewegen terwijl de grijper het nadert. De uitdaging wordt moeilijker wanneer de vorm van het product wordt beïnvloed door het vulniveau, ingesloten lucht, temperatuur, stapeldruk of stroomopwaartse verwerking. Voor deze toepassingen is het technische probleem niet alleen het identificeren van het product. Het systeem heeft ook een grijpstrategie nodig die productvariatie tolereert.
Poreuze, ruwe en lekkende oppervlakken
Vacuümgrijpen is afhankelijk van de interactie tussen het zuigsysteem en het productoppervlak. Poreuze of ruwe producten kunnen verschillende vacuümstrategieën vereisen, omdat het lek- en afdichtingsgedrag verschilt van dat van gladde, luchtdichte oppervlakken. Commerciële grijpsystemen zijn specifiek ontworpen voor moeilijke omstandigheden zoals poreuze materialen, oneffen oppervlakken en ongedefinieerde oppakposities, wat illustreert waarom de selectie van de grijpers moet aansluiten bij het fysieke product in plaats van te vertrouwen op een generiek zuigconcept.
Producten die aanvullende tests verdienen, zijn onder meer gegolfde of poreuze materialen, ruwe of zwaar gestructureerde componenten, olieachtige of natte producten, onstabiele verpakkingen, producten met openingen of lekkagepaden, oppervlakken waarvan de toestand tijdens de productie verandert. Mogelijk zijn een andere zuignapgeometrie, een groter grijpgebied, meerdere contactpunten, mechanische grijpkracht, naaldgrijping, compliantie of een ander eindeffectorontwerp vereist.
Beperkte toegang tussen producten
Zelfs als er een geldig grijppunt bestaat, heeft de grijper nog steeds voldoende fysieke ruimte nodig om dit punt te bereiken. Dicht op elkaar gepakte, overlappende, geneste of willekeurig georiënteerde producten kunnen botsingsbeperkingen veroorzaken tussen de grijper en de omringende producten. Dit is vooral belangrijk bij het verzamelen van bakken en toepassingen met dichte transportbanden. Een vision-algoritme kan theoretisch een toegankelijk productoppervlak identificeren, terwijl de fysieke eindeffector dat oppervlak niet in een veilige hoek kan benaderen.
Dit is de reden waarom de haalbaarheid van de grijper moet worden geëvalueerd samen met de ruimte van het aangrenzende- product, de naderingsrichting, het extractiepad, de afmetingen van de grijper, de configuratie van de robotverbinding en het toegestane productcontact. De vraag is niet alleen of een product één keer kan worden geplukt. Het doel is om vast te stellen of het herhaaldelijk kan worden geplukt binnen het verwachte bereik van productomstandigheden.
Productpresentatie kan de pick-and-place-prestaties beperken
Veel robotpickingsproblemen ontstaan voordat de robot zijn beweging begint. Een goed-ontworpen pick-and-place-robot en grijper kunnen een ongecontroleerd inkomend proces niet oneindig compenseren.
Willekeurige productoriëntatie
Willekeurige oriëntatie verhoogt het aantal mogelijke pickposities dat het systeem moet verwerken. Afhankelijk van het product kunnen sommige oriëntaties een duidelijk gripoppervlak bieden, terwijl andere occlusie, slechte toegang, onstabiel tillen of botsingsrisico's veroorzaken. Het stroomopwaarts controleren van de productoriëntatie kan soms de systeemcomplexiteit effectiever verminderen dan het stroomafwaarts toevoegen van steeds geavanceerdere robotcapaciteiten.
Overlappende of verwarde producten
Overlappende producten zorgen voor zowel perceptie- als extractieproblemen. Het visionsysteem moet bepalen welk product toegankelijk is, terwijl de robot het moet verwijderen zonder aangrenzende objecten te trekken, te slepen of te verstoren. In de war geraakte flexibele producten vormen een nog moeilijker probleem, omdat het verwijderen van één voorwerp de positie van meerdere andere kan veranderen. Deze toepassingen moeten doorgaans worden behandeld als problemen op het gebied van haalbaarheidstests-, in plaats van aan te nemen dat aanvullende programmering alleen deze problemen zal oplossen.
Inconsistente afstand
De productafstand kan ook bepalen of de theoretische pick-and-place-robotsnelheid zich vertaalt in daadwerkelijke doorvoer. Beschouw een systeem dat is ontworpen voor een gemiddelde productiesnelheid van 60 producten per minuut. Dat gemiddelde alleen zegt voor de engineer niet of de robot de echte productstroom kan verwerken.
Als producten gelijkmatig aankomen op één product per seconde, kan de applicatie zich heel anders gedragen dan een transportband die in onregelmatige clusters dezelfde gemiddelde snelheid levert. Tijdens een cluster kunnen er meer producten in het beschikbare verzamelvenster van de robot terechtkomen dan hij kan verwerken. Producten kunnen vervolgens buiten het bereikbare volggebied worden verplaatst voordat de robot de vorige picks voltooit. De gemiddelde doorvoer kan er daarom acceptabel uitzien op een spreadsheet, terwijl de onmiddellijke productstroom leidt tot gemiste picks in de productie.
Mogelijke oplossingen op proces-niveau zijn onder meer controle van de stroomopwaartse afstand, verenkeling, accumulatie, buffering, grotere volgzones, meerdere robots en wijzigingen in het voerproces. Dit illustreert een belangrijk principe:De prestaties van de robot moeten worden beoordeeld aan de hand van het daadwerkelijke product-stroomgedrag, en niet alleen van de gemiddelde doorvoer.
Tracking van transportbanden en bewegingsbeperkingen van robots
Bewegende-producttoepassingen voegen nog een extra laag complexiteit toe, omdat het doel van positie blijft veranderen terwijl de pick-and-place-robot zijn beweging plant en uitvoert.
Industriële transportband-volgsystemen zijn speciaal ontworpen om robotbewegingen te coördineren met bewegende producten. ABB documenteert bijvoorbeeld de trackingfuncties van transportbanden en bereikbare-doelvoorspellingen voor transportbandtoepassingen met hoge- snelheid. Het volgen van transportbanden elimineert echter niet alle bewegingsbeperkingen.
Bereikbaar trackingvenster
Elke robotcel heeft een praktisch gebied waarin een bewegend doelwit kan worden gedetecteerd, benaderd, opgepakt en verwijderd. Als een product het einde van dat beschikbare venster bereikt voordat de robot de keuze heeft voltooid, kan de kans verloren gaan.
De beschikbare tijd wordt kleiner naarmate de snelheid van de transportband toeneemt, producten dichter bij elkaar aankomen, de reisafstand van de robot toeneemt, de beweging van de pick-up complexer wordt, de latentie van het zicht of de communicatie toeneemt, en moeilijk grijpen vereist een langzamere benadering of afwikkeling. Om deze reden mag de maximale cyclussnelheid van de robot niet op dezelfde manier worden behandeld als de productiedoorvoer.
Acceleratie is net zo belangrijk als topsnelheid
Een pick-and-place-robot kan een hoge gespecificeerde maximumsnelheid hebben zonder die snelheid te bereiken tijdens korte pick-{0}}and--bewegingen. Echte cycli omvatten versnelling, vertraging, naderingsbewegingen, grijptijd, vrijgavetijd, padbeperkingen en besturingslogica. Applicaties voor picken op korte-afstanden en hoge- snelheid moeten daarom worden geëvalueerd met behulp van representatieve bewegingspaden in plaats van alleen te vertrouwen op specificaties voor de hoofdsnelheid.
Herstelgedrag heeft ook invloed op de doorvoer
De nominale cyclustijd beschrijft succesvolle cycli.
De productiedoorvoer hangt ook af van wat er gebeurt na een mislukte productie.
Bijvoorbeeld:
Probeert het systeem dezelfde keuze opnieuw?
Selecteert hij een ander product?
Stopt een mislukte grip de lijn?
Kan het systeem automatisch herstellen?
Moet een operator een probleemproduct verwijderen?
Een systeem met een snelle nominale cyclus maar frequente handmatige tussenkomst kan een lagere effectieve productiviteit opleveren dan een iets langzamer pick-and-place-systeem met stabiel autonoom herstel.
Hoge SKU-variabiliteit kan de automatiseringsefficiëntie verminderen
Een robot kan technisch gezien in staat zijn veel verschillende producten te kiezen, terwijl hij nog steeds operationeel inefficiënt is. Een hoge SKU-variabiliteit heeft meer invloed dan alleen gezichtsherkenning. Voor verschillende producten kunnen wijzigingen nodig zijn aan grijppunten, zuignappen of vingers, robotsnelheid, naderingshoeken, zichtrecepten, plaatsingspatronen, armaturen, payload-instellingen en product-specifieke kwaliteitsregels.
De kernvraag is dus niet simpelweg:Kan de robot elke SKU kiezen?
Een betere vraag is:Kan het complete systeem de vereiste SKU-mix aan zonder buitensporige omsteltijden, gereedschapscomplexiteit of tussenkomst van de operator?
Een geautomatiseerde cel kan bijvoorbeeld technisch in staat zijn om tien productfamilies te verwerken. Maar als de overstap van de ene familie naar de andere handmatige gereedschapswijzigingen, aanpassing van de armatuur, herconfiguratie van het zicht, programmaselectie en validatie vereist, kan de totale omschakelingslast de waarde van de automatisering verminderen. Wanneer de SKU-variëteit groot is, moeten haalbaarheidsberekeningen de bedrijfsomstandigheden omvatten in plaats van individuele producttests afzonderlijk te beschouwen.
Hoe u de beperkingen voor het kiezen en plaatsen kunt testen voordat u apparatuur koopt
Sommige robottoepassingen kunnen worden geëvalueerd met technische berekeningen en beproefde componentcombinaties. Anderen verdienen fysieke tests voordat de definitieve robot, grijper, visionsysteem of celarchitectuur wordt gespecificeerd.
Haalbaarheidstesten zijn vooral waardevol voor transparante of sterk reflecterende producten, flexibele zakjes, tassen, textiel of zachte producten, poreuze, ruwe, olieachtige, natte of zwaar gestructureerde oppervlakken, strak verpakte of overlappende producten, willekeurige- bin picking, producten met aanzienlijke variaties in afmetingen of verpakking, toepassingen met veel SKU's die dezelfde gereedschappen delen, breekbare of beschadigde- schadegevoelige producten, hoge- picking op transportbanden, producten met een onvoorspelbare oriëntatie of presentatie. Een bruikbare haalbaarheidstest zou meer moeten doen dan aantonen dat een robot één ideaal monster kan kiezen.
|
Testprincipe |
Beschrijving |
|
Gebruik representatieve producten |
Bij het testen moet rekening worden gehouden met de tijdens de productie verwachte variatie. Afhankelijk van de toepassing kan het gaan om verschillen in afmetingen, kleur, oppervlakteafwerking, vulniveau, verpakkingsconditie, oriëntatie, vervuiling, vocht, productietolerantie. Alleen het eenvoudigste monster testen kan vals vertrouwen scheppen. |
|
Herhaalde cycli testen |
Eén succesvolle keuze bewijst dat een keuze fysiek mogelijk is. Het bewijst niet dat het proces productie-klaar is. Herhaalde tests zijn nodig om intermitterende storingen aan het licht te brengen en te bepalen of problemen optreden onder specifieke product- of presentatieomstandigheden. |
|
Meet meer dan alleen succes kiezen |
Een haalbaarheidstest moet statistieken evalueren die relevant zijn voor de daadwerkelijke productievereiste, waaronder:- succesvolle pick-rate, cyclustijd, gemiste picks, gripfouten, gevallen producten, productschade, zichtproblemen, hersteltijd, interventies van operators, prestaties voor representatieve SKU's. |
Er bestaat geen universeel aanvaardbaar succespercentage of cyclustijd-marge voor elke robotverzameltoepassing. De juiste drempel hangt af van de productievereisten, de gevolgen stroomafwaarts, de arbeidseconomie, de kwaliteitseisen, de beschikbare buffering en de kosten van mislukking. Die drempel moet daarom worden gedefinieerd voordat het testen begint, en niet worden geselecteerd nadat de resultaten bekend zijn.
Wanneer robotisch pick-and-place misschien niet de beste optie is
Niet elk moeilijk handlingproces hoeft te worden opgelost door een geavanceerdere robot toe te voegen. Soms ligt de beperking in het proces zelf.
| Beperkende voorwaarde | Beschrijving |
|---|---|
| Zeer laag productievolume | Productie op kleine volumes sluit automatisering niet automatisch uit, maar uitgebreide engineering en integratie kunnen moeilijk te rechtvaardigen zijn als de bestaande handmatige taak eenvoudig, veilig en snel is. De beslissing moet gebaseerd zijn op de volledige business case en niet alleen op de mogelijkheden van robots. |
| Geen herhaalbare grijpmethode | Automatisering wordt moeilijk als het product geen stabiele manier biedt om te worden gelokaliseerd, benaderd, gegrepen, verplaatst en vrijgegeven. Als de oppervlakteconditie en de productvorm zo sterk variëren dat geen enkele grijpbenadering betrouwbaar blijft, kan het project een verandering in de productpresentatie of -verpakking vereisen voordat verdere robotoptimalisatie zinvol is. |
| Overmatig menselijk oordeel | Sommige taken zijn sterk afhankelijk van menselijke interpretatie en manipulatie. Bij zeer verwarde, onstabiele, willekeurig in elkaar grijpende of onvoorspelbare items kan het zijn dat de operator bij bijna elke cyclus een nieuwe manipulatiebeslissing moet nemen. Dergelijke toepassingen zijn niet automatisch onmogelijk te automatiseren, maar de toenemende technische complexiteit moet gerechtvaardigd worden door de waarde die de automatisering creëert. |
| Overmatige omschakelingseisen | Een technisch flexibele robot garandeert geen flexibel productiesysteem. Als elke SKU-wijziging substantiële handmatige aanpassingen, gereedschapswijzigingen, armatuurvervanging, herprogrammering of validatie vereist, kan een handmatig of gedeeltelijk geautomatiseerd proces praktischer blijven. |
| Slechte automatiseringseconomie | Technische haalbaarheid en commerciële haalbaarheid zijn verschillende vragen. Een systeem kan met succes het product kiezen, terwijl het nog steeds ongeschikt is als de totale implementatiekosten, het onderhoud, de downtime, de omschakelingsvereisten, de personeelsbehoeften en de verwachte terugverdientijd worden meegerekend. In die gevallen kan de betere technische oplossing bestaan uit het verbeteren van de upstream-productpresentatie, het opnieuw ontwerpen van de grijpinterface, het automatiseren van alleen het meest repetitieve deel van het proces, het combineren van handmatige en robotbewerkingen en het behouden van het bestaande handmatige proces. |
Hoe u de pick- en plaatsbeperkingen kunt verminderen
De meest effectieve oplossing is niet altijd een krachtigere robot. Veel robotpickproblemen kunnen worden verminderd door het proces rond de pick-and-place-robot te verbeteren.
Voordat u de robotsnelheid of de complexiteit van het zicht vergroot, moet u evalueren of de toepassing kan worden vereenvoudigd door middel van gecontroleerde productafstanden, verbeterde verlichting, consistente achtergronden, betere productoriëntatie, verenkeling, beter toegankelijke grijpoppervlakken, geschikte eind-van-armgereedschappen, minder SKU-specifieke wisselingen, betere buffering en controle over de transportband.
Het doel moet zijn om een herhaalbaar proces te creëren dat de pick-and-place-robot betrouwbaar kan uitvoeren. Een eenvoudiger en meer gecontroleerd fysiek proces levert vaak een robuuster automatiseringssysteem op dan de robot, het visionsysteem en de software te vragen om onbeperkte variabiliteit te compenseren.
Veelgestelde vragen: Pick-and-place-beperkingen
Conclusie
Het belangrijkstepick-and-place-beperkingenworden zelden alleen gedefinieerd door de pick-and-place-robotspecificatie. Succesvol robotpicken hangt af van de volledige interactie tussen het product, het visiesysteem, de grijper, de robotbeweging, de transportband, de stroomopwaartse presentatie, de productievariatie en de operationele vereisten. Een robot met voldoende laadvermogen, bereik en nominale snelheid kan nog steeds slecht presteren als producten niet consistent kunnen worden gezien, grijpoppervlakken onbetrouwbaar zijn, de toegang beperkt is, producten onvoorspelbaar aankomen of SKU-wijzigingen voor buitensporige operationele complexiteit zorgen.
Voor moeilijke toepassingen is de beste aanpak om deze beperkingen vroegtijdig te identificeren en representatieve producten te testen voordat het volledige systeem wordt aangeschaft.
Het doel is niet simpelweg te bewijzen dat een robot een succesvolle keuze kan maken. Het gaat erom te bepalen of het hele proces die keuze op betrouwbare wijze kan herhalen, tegen de vereiste productiesnelheid, onder de omstandigheden die daadwerkelijk op de fabrieksvloer zullen bestaan.
Klaar om robot pick-and-place te implementeren?
Of u nu uw end-of-line-automatisering upgradet of op zoek bent naar een betrouwbare leverancier van pick{0}}en-robots, neem contact op met RBTIC voor gratis aangepaste pick{2}}en-oplossingen en lay-outontwerpen, of om een fabrieksrondleiding te boeken.
