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As tecnologias de visão e imagem continuam a crescer além do chão de fábrica

A visão e a imagem têm sido tecnologias capacitadoras essenciais em diversos mercados. Os sistemas de visão de máquina podem melhorar significativamente os processos industriais e ajudar a aumentar a produtividade, a eficiência e a qualidade, ao mesmo tempo que reduzem os custos em diversos casos de uso.

O crescimento da visão de máquina industrial está em um ritmo recorde de todos os tempos. Alex Shikany, vice-presidente de marketing e serviços aos membros da Association for Advancing Automation (A3), relata que o mercado de visão de máquina na América do Norte se expandiu 26% no primeiro semestre de 2021 para um recorde de US $ 764 milhões. Em uma pesquisa A3, mais de 95% das empresas e analistas que responderam esperam que o mercado não caia nos próximos seis meses. O Dr. Chris Yates, da Vision Ventures, observa que os principais motivadores para o avanço da implementação contínua de tecnologias de visão de máquina são o aumento da conscientização sobre as capacidades e o valor; diminuição dos custos de componentes, software e engenharia; compatibilidade e interoperabilidade de tecnologia mais ampla; e maior foco e sucesso na facilidade de uso.

É claro que os setores maduros e emergentes continuam a abraçar a visão e a imagem. Mas quais são os próximos casos de uso industrial para visão de máquina?

Fora da fábrica, para o campo

A agricultura é um setor que está começando a ver benefícios significativos com a ampla implementação de tecnologias de automação avançadas, como visão de máquina. De acordo com o USDA, a receita agrícola bruta dos EUA deve aumentar 7,3% em 2021, para US $ 486 bilhões, com os avanços tecnológicos tendo uma grande influência nos resultados financeiros. Um setor de rápido crescimento é a agricultura vertical, onde as plantas (vegetais, frutas, ervas e muito mais) são cultivadas principalmente em ambientes internos em torres verticais em ambientes controlados.

“Agricultura de precisão” na agricultura tem sido um alvo valioso para automação por algum tempo, com muitas aplicações diferentes em desenvolvimento e / ou pesquisa. O uso de robôs autônomos no plantio e colheita das safras é uma área que vem crescendo e tendo aceitação. Os tratores sem condutor podem ser guiados principalmente com GNSS / GPS (Sistemas de Navegação Global por Satélite e Sistemas de Posicionamento Global). No entanto, a autonomia total requer a capacidade de detectar e reagir a obstáculos inesperados, principalmente humanos e animais. Sistemas de percepção usando tecnologias como imagem infravermelha, lidar e 3D Time of Flight estão sendo implementados com sucesso em robôs agrícolas. Robôs autônomos com visão e modelos de aprendizado profundo têm sido usados ​​até mesmo para a remoção de ervas daninhas sem produtos químicos em algumas plantações.

Os sistemas de automação de colheita dependem fortemente da visão e da imagem. Por exemplo, cobots (robôs colaborativos) e máquinas equipadas com câmeras de movimento autônomo e IA para diferenciar frutas maduras de frutas não maduras e fornecer orientação para a colheita automatizada. Abundant Robotics (www.abundantrobotics.com) relatou sucesso inicial com seu robô coletor de maçãs, que usa a visão para detectar frutas maduras. A colheita de vegetais também está em cima da mesa. A Universidade de Cambridge demonstrou um robô colhedor de alface usando várias câmeras e aprendizado de máquina para detectar cabeças saudáveis ​​e maduras e orientar a colheita.

A agricultura vertical é exclusivamente adequada para automação devido à natureza restrita das plantações e do meio ambiente. Robôs guiados por visão são essenciais para a produtividade durante o processo de plantio para capturar mudas e colocá-las nas torres de cultivo verticais. A colheita também pode ser automatizada de forma semelhante.

Na agricultura em geral, a visão mecânica pode ser usada para inspecionar plantações e detectar secas ou doenças. A geração de imagens multiespectral e hiperespectral, tanto em nível de planta quanto em nível de campo usando drones, é uma tecnologia amplamente usada com sucesso comprovado. Imagens infravermelhas também podem ser usadas, dependendo da inspeção e do corte.

Percepção para usinagem de precisão

Novos aplicativos para visão e imagem estão ganhando aceitação mais ampla na indústria de usinagem de precisão. A indústria de usinagem de precisão (usinagem CNC) está bastante madura e próspera, com tamanho de mercado de algumas fontes em cerca de US $ 400 bilhões e crescimento projetado em 2021 de cerca de 7%. Junto com a adoção de automação avançada para melhorar a qualidade e a produtividade, os principais motivadores neste mercado que podem contribuir para o crescimento são encontrar e usar a mão de obra de maneira eficiente, reduzindo custos operacionais, eliminando defeitos de usinagem e detectando defeitos antecipadamente para evitar desperdício. Esses e outros fatores estão apontando esta indústria para uma nova adoção da visão e da imagem, bem como da robótica no processo de produção.

Embora o cuidado de máquinas robóticas não seja completamente novo na indústria de usinagem de precisão, está ganhando aceitação mais ampla e a tarefa está sendo avançada com visão de máquina para fornecer maior autonomia. Os robôs para carga e descarga da máquina podem ser guiados para coleta e colocação de peças, proporcionando maior eficiência para lotes pequenos e trabalhos de alta mistura, comuns à usinagem de precisão. E a imagem 3D está surgindo como uma tecnologia capacitadora em potencial no suporte à coleta aleatória de peças ou espaços vazios a serem usinados, eliminando assim a necessidade de fixação rígida e carga do operador.

Esses novos exemplos da indústria são apenas uma pequena parte dos mercados que se beneficiam das tecnologias de imagem e visão. Conforme os casos de uso da indústria emergente se desenvolvem, essas tecnologias continuarão a melhorar os processos e a qualidade.

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