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MIT分揀機器人:手替眼判斷更精確,效率驚人

OaXG_jingzhengl ? 來源:YXQ ? 2019-06-05 17:27 ? 次閱讀
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垃圾分類是一項工程量巨大、過程重復(fù)且枯燥的工作,工人需要用手將可回收的物品從大量垃圾中揀選出來,不但不衛(wèi)生,也存在一定的危險。要處理數(shù)量龐大的垃圾,就意味著工人需要長時間進行工作,對工人的體力和精神力都是一項較大的考驗。

機器人就不存在這些問題了,只要有電,他們就能夠無止境地工作下去,十分適合大量、重復(fù)性、長時間作業(yè)。

近日,MIT和FANUC相繼開發(fā)出了物品分揀機器人,以幫助處理大量的可回收物品。二者雖目的相同,卻分別運用了不同的技術(shù)手段,一個靠“眼”,一個靠“手”。

FANUC分揀機器人:能實時識別上百種材料

FANUC的分揀機器人Waste Robot使用了FANUC LRMate 200iD型號機器人作為主體,利用視覺分析系統(tǒng)對物品進行跟蹤和分類,這也是市場上比較常見的分揀機器人所使用的方法。

但FANUC為其分揀機器人設(shè)計了一套新技術(shù),叫做W.A.R,即Waste Robotics Autonomous Recycling Technology,廢舊物品自動回收技術(shù)。

這套技術(shù)允許機器人對物品的化學(xué)成分以及形狀進行實時掃描和分析,同時也使機器人能夠?qū)崟r指定抓取方式和抓取順序。

這就意味著機器人能夠從繁雜的物品中,挑選出需要挑揀的物品,利用視覺系統(tǒng)識別出物品的種類,然后將其放置到不同的地方,比如塑料罐放在較近的一側(cè),易拉罐則拋到較遠的一側(cè)。

垃圾分類是一項工程量巨大、過程重復(fù)且枯燥的工作,工人需要用手將可回收的物品從大量垃圾中揀選出來,不但不衛(wèi)生,也存在一定的危險。要處理數(shù)量龐大的垃圾,就意味著工人需要長時間進行工作,對工人的體力和精神力都是一項較大的考驗。

而機器人就不存在這些問題了,只要有電,他們就能夠無止境地工作下去,十分適合大量、重復(fù)性、長時間作業(yè)。

近日,MIT和FANUC相繼開發(fā)出了物品分揀機器人,以幫助處理大量的可回收物品。二者雖目的相同,卻分別運用了不同的技術(shù)手段,一個靠“眼”,一個靠“手”。

FANUC分揀機器人:能實時識別上百種材料

FANUC的分揀機器人Waste Robot使用了FANUC LRMate 200iD型號機器人作為主體,利用視覺分析系統(tǒng)對物品進行跟蹤和分類,這也是市場上比較常見的分揀機器人所使用的方法。

但FANUC為其分揀機器人設(shè)計了一套新技術(shù),叫做W.A.R,即Waste Robotics Autonomous Recycling Technology,廢舊物品自動回收技術(shù)。

這套技術(shù)允許機器人對物品的化學(xué)成分以及形狀進行實時掃描和分析,同時也使機器人能夠?qū)崟r指定抓取方式和抓取順序。

這就意味著機器人能夠從繁雜的物品中,挑選出需要挑揀的物品,利用視覺系統(tǒng)識別出物品的種類,然后將其放置到不同的地方,比如塑料罐放在較近的一側(cè),易拉罐則拋到較遠的一側(cè)。

單個機器人進行分揀操作效率較低,速度較慢,也有很多物品被遺漏了下來。但在實際流水線工作中,多臺機器人同時進行工作,遺漏下來的物品就微乎其微了。

下面是FANUC Waste Robot的介紹視頻

雖然視頻中只展示了Waste Robot對于廢舊瓶罐的分類能力,但其實W.A.R技術(shù)能夠讓機器人對上百種材料進行辨別,甚至還能分析出木材的質(zhì)量,分辨出聚合物和塑料的區(qū)別等。既安全準(zhǔn)確,又能夠進行長時間工作,減少人力資源的浪費。

目前,F(xiàn)ANUC的Waste Robot已于政府廢品管理進行了合作,離正式進入應(yīng)用,可能也不是太遠了。

MIT分揀機器人:以手替眼判斷更精確

MIT最近和耶魯大學(xué)也聯(lián)合開發(fā)了一款分揀機器人RoCycle,與FANUC的分揀機器人不同的是,這款機器人并沒有使用視覺分析系統(tǒng),而是使用了觸覺作為檢驗材料的方法。

研究人員表示,視覺分析系統(tǒng)在進行分揀時可能會出現(xiàn)誤差,比如在分辨兩個外表幾乎一致但材料不同的物體時,視覺分析系統(tǒng)很可能將兩種材料歸為一類,而觸覺系統(tǒng)卻不會。觸覺使人類即使閉著眼睛也能夠大致分辨出手中所拿的物體是什么,對于分揀機器人來說,或許觸覺比視覺更加有效。

機器人手由一種拉脹聚合物制成,這種材料在拉伸時能夠變寬。研究人員基于這種概念,對材料進行了改進,使材料成螺旋的圓柱狀,在受力拉伸時,圓柱會向左或向右扭曲。

研究人員將一左一右兩個圓柱體放在同一側(cè),從而制造出更加動態(tài)的運動。這項技術(shù)被稱為“手性剪切拉脹”(HSA),允許設(shè)備使用常規(guī)電機,而非像其他軟體機器人一樣使用昂貴的空氣泵和壓縮機,而且它可以被裝備在任何機械臂上。

RoCycle機器人指尖配有觸覺傳感器,可以用來檢測物品的大小。接著,通過壓力傳感器測量抓取物體所需的力。由尺寸和剛度這兩個數(shù)據(jù)來判斷物體的材料,靜止?fàn)顩r下的準(zhǔn)確率能達到85%,而模擬傳送帶上準(zhǔn)確率也能夠達到63%。

拉低準(zhǔn)確率的最大因素是,RoCycle經(jīng)常將帶著紙包裝的罐頭判定為紙類(下圖中第一個桶為裝紙制品的桶)。研究人員表示,其后將沿著接觸面添加更多的傳感器,以進行更準(zhǔn)確的判斷。

接下來,團隊將著手于結(jié)合機器人的觸覺數(shù)據(jù)與視覺數(shù)據(jù),以判斷材料間的細(xì)微差別,提高RoCycle的判斷準(zhǔn)確性。

隨著各種功能的機器人被開發(fā)并投入使用,感覺自己距離做一條咸魚的偉大目標(biāo)又近了一步。你覺得下一個最應(yīng)該開發(fā)的機器人是什么呢?你擔(dān)心早晚有一日機器人會搶了你的工作嗎?

單個機器人進行分揀操作效率較低,速度較慢,也有很多物品被遺漏了下來。但在實際流水線工作中,多臺機器人同時進行工作,遺漏下來的物品就微乎其微了。

下面是FANUC Waste Robot的介紹視頻:

雖然視頻中只展示了Waste Robot對于廢舊瓶罐的分類能力,但其實W.A.R技術(shù)能夠讓機器人對上百種材料進行辨別,甚至還能分析出木材的質(zhì)量,分辨出聚合物和塑料的區(qū)別等。既安全準(zhǔn)確,又能夠進行長時間工作,減少人力資源的浪費。

目前,F(xiàn)ANUC的Waste Robot已于政府廢品管理進行了合作,離正式進入應(yīng)用,可能也不是太遠了。

MIT分揀機器人:以手替眼判斷更精確

MIT最近和耶魯大學(xué)也聯(lián)合開發(fā)了一款分揀機器人RoCycle,與FANUC的分揀機器人不同的是,這款機器人并沒有使用視覺分析系統(tǒng),而是使用了觸覺作為檢驗材料的方法。

研究人員表示,視覺分析系統(tǒng)在進行分揀時可能會出現(xiàn)誤差,比如在分辨兩個外表幾乎一致但材料不同的物體時,視覺分析系統(tǒng)很可能將兩種材料歸為一類,而觸覺系統(tǒng)卻不會。觸覺使人類即使閉著眼睛也能夠大致分辨出手中所拿的物體是什么,對于分揀機器人來說,或許觸覺比視覺更加有效。

機器人手由一種拉脹聚合物制成,這種材料在拉伸時能夠變寬。研究人員基于這種概念,對材料進行了改進,使材料成螺旋的圓柱狀,在受力拉伸時,圓柱會向左或向右扭曲。

研究人員將一左一右兩個圓柱體放在同一側(cè),從而制造出更加動態(tài)的運動。這項技術(shù)被稱為“手性剪切拉脹”(HSA),允許設(shè)備使用常規(guī)電機,而非像其他軟體機器人一樣使用昂貴的空氣泵和壓縮機,而且它可以被裝備在任何機械臂上。

RoCycle機器人指尖配有觸覺傳感器,可以用來檢測物品的大小。接著,通過壓力傳感器測量抓取物體所需的力。由尺寸和剛度這兩個數(shù)據(jù)來判斷物體的材料,靜止?fàn)顩r下的準(zhǔn)確率能達到85%,而模擬傳送帶上準(zhǔn)確率也能夠達到63%。

拉低準(zhǔn)確率的最大因素是,RoCycle經(jīng)常將帶著紙包裝的罐頭判定為紙類(下圖中第一個桶為裝紙制品的桶)。研究人員表示,其后將沿著接觸面添加更多的傳感器,以進行更準(zhǔn)確的判斷。

接下來,團隊將著手于結(jié)合機器人的觸覺數(shù)據(jù)與視覺數(shù)據(jù),以判斷材料間的細(xì)微差別,提高RoCycle的判斷準(zhǔn)確性。

隨著各種功能的機器人被開發(fā)并投入使用,感覺自己距離做一條咸魚的偉大目標(biāo)又近了一步。你覺得下一個最應(yīng)該開發(fā)的機器人是什么呢?你擔(dān)心早晚有一日機器人會搶了你的工作嗎?

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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原文標(biāo)題:垃圾分揀機器人待投入使用,將有一大批人面臨失業(yè)?

文章出處:【微信號:jingzhenglizixun,微信公眾號:機器人博覽】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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