Hướng Dẫn Toàn Diện về Chọn Lấy Ngẫu Nhiên Từ Thùng

Hướng Dẫn Toàn Diện về Chọn Lấy Ngẫu Nhiên Từ Thùng

Chọn lấy ngẫu nhiên từ thùng là gì?

Chọn lấy ngẫu nhiên từ thùng là một nhiệm vụ tự động hóa bằng robot, trong đó một robot, được hỗ trợ bởi một camera 3D, chọn các vật thể được sắp xếp ngẫu nhiên, với các hướng không xác định và vị trí không có cấu trúc, từ một thùng hoặc container. Quy trình này thường được áp dụng trong các môi trường sản xuất và kho bãi, với mục tiêu chính là tự động hóa việc lấy các vật phẩm từ một đống ngẫu nhiên hoặc không có cấu trúc.
William Lemus, Overseas Field Application Engineer Manager, Solomon Technology Corporation

Nhận định chuyên gia từ William Lemus,
Quản lý Kỹ thuật ứng dụng quốc tế,
Công ty Công nghệ Solomon

Ngành Công Nghiệp và Ví Dụ về Chọn Lấy Ngẫu Nhiên Từ Thùng

Chọn lấy ngẫu nhiên từ thùng rất có giá trị trong các ngành công nghiệp mà việc xử lý và phân loại các vật thể từ thùng hoặc container là công việc lặp đi lặp lại, tốn nhiều lao động và mất thời gian. Dưới đây là một số ví dụ về ứng dụng chọn lấy ngẫu nhiên từ thùng trong các ngành công nghiệp khác nhau.
graphic showing robot arm random bin picking metal objects from a blue bin onto a conveyor

Chọn Lấy Ngẫu Nhiên Các Vật Dụng Kim Loại

Logistics

Trong logistics và kho bãi, chọn lấy ngẫu nhiên từ thùng được sử dụng để phân loại và xử lý hàng hóa có vị trí ngẫu nhiên trong các thùng. Ví dụ, trong một dự án cho một nền tảng thương mại điện tử toàn cầu, các gói hàng được chọn từ thùng và chuyển lên băng chuyền với tốc độ cao. Thách thức chính là duy trì tốc độ chọn hàng nhanh trong khi xử lý an toàn các gói hàng nặng để tránh lỗi xử lý hoặc hư hỏng. Giải pháp AI của Solomon giúp hệ thống hoạt động nhanh chóng, đáp ứng yêu cầu sản lượng cao trong khi đảm bảo xử lý chính xác và an toàn các kích thước và trọng lượng gói hàng khác nhau.

Ngành Ô Tô

Trong ngành công nghiệp ô tô, chọn lấy ngẫu nhiên từ thùng được sử dụng để xử lý và phân loại các bộ phận ô tô. Thách thức chính của các hệ thống chọn lấy ngẫu nhiên là đạt được độ chính xác cao để đảm bảo mỗi bộ phận được phân loại, chọn và xếp đúng cách. Trong một dự án cho một nhà sản xuất ô tô lớn của Nhật Bản, AccuPick được sử dụng để xử lý chính xác các bộ phận ô tô, tránh các lỗi và sai sót trong việc lắp ráp và vị trí, từ đó nâng cao hiệu quả tổng thể.

Thực Phẩm và Đồ Uống

Trong ngành thực phẩm, chọn lấy ngẫu nhiên từ thùng đóng vai trò quan trọng trong việc tự động hóa việc phân loại và xử lý các sản phẩm thực phẩm, nâng cao hiệu quả vận hành. Một trong những dự án đáng chú ý của Solomon trong lĩnh vực này là hợp tác với một công ty bánh kẹo đa quốc gia hàng đầu để chọn bánh quy đóng gói từ thùng và chuyển chúng lên băng chuyền. Thách thức chính là thời gian chu kỳ, vì hệ thống cần phải chọn và đặt khoảng 30 đến 35 chiếc bánh quy mỗi phút. Tự động hóa được triển khai để giảm gánh nặng thể chất cho người vận hành, từ đó giảm nguy cơ chấn thương cơ xương khớp, cuối cùng nâng cao cả an toàn lao động và hiệu quả dây chuyền sản xuất.

Sản Xuất

Chọn lấy ngẫu nhiên từ thùng được sử dụng rộng rãi trong sản xuất để chọn và phân loại các thành phần khác nhau. Một nhà sản xuất hàng đầu các robot công nghiệp và thiết bị tự động hóa yêu cầu chọn lấy ngẫu nhiên các vật dụng kim loại cụ thể với tốc độ cao. Thách thức chính là yêu cầu về thời gian chu kỳ nghiêm ngặt và độ chính xác. Các vật phẩm cần phải được xếp vào trạm rơi, và bất kỳ sai sót nào trong việc chọn chính xác sẽ dẫn đến việc xếp không đúng. Các vật phẩm có thể được định vị từ góc nhìn trên hoặc sau, với các góc nghiêng khác nhau, yêu cầu AI phải phát hiện chính xác mỗi mặt và góc của nó để đảm bảo đặt đúng. Bề mặt sáng bóng của các vật phẩm kim loại là một thách thức bổ sung đối với các camera 3D do phản chiếu ánh sáng, có thể làm méo cả hình ảnh 2D và đám mây điểm 3D, giảm độ chính xác khi chọn. Để khắc phục điều này, một camera 3D công nghiệp SolScan được trang bị đèn chiếu sáng xanh được sử dụng thay vì ánh sáng trắng thông thường.
original 2D image of randomly arranged metal items

Hình Ảnh 2D Gốc

2D AI detection of randomly arranged metal items with angle recognition

Phát Hiện AI 2D với Nhận Dạng Góc

3D point cloud of randomly arranged metal items with pick point placement

Đám Mây Điểm 3D với Vị Trí Điểm Lựa Chọn

Dược Phẩm và Y Tế

Trong ngành dược phẩm và y tế, các hệ thống chọn lấy ngẫu nhiên từ thùng rất quan trọng để xử lý các vật phẩm đa dạng trong các môi trường có tốc độ cao, nơi mà độ chính xác là rất quan trọng. Trong trường hợp này, một nhà phân phối dược phẩm quản lý các container khác nhau, bao gồm hộp và chai có hình dạng, kích thước và màu sắc khác nhau, với khoảng năm vật phẩm ở các vị trí và hướng ngẫu nhiên mỗi thùng. Thách thức chính là đảm bảo mã vạch của sản phẩm luôn rõ ràng trong quá trình chọn, vì các vật phẩm cần phải được đặt giữa các đầu đọc mã vạch để quét. Khu vực làm việc bị hạn chế và robot phải vận hành với tốc độ cao để đáp ứng yêu cầu chu kỳ nghiêm ngặt, tăng nguy cơ va chạm. AccuPick đã được sử dụng để giải quyết vấn đề này. Phần mềm lập kế hoạch chuyển động của nó tính toán các quỹ đạo an toàn, không va chạm, trong khi AI tích hợp giúp phát hiện chính xác, cho phép robot chọn các vật phẩm từ bất kỳ vị trí nào (trên, bên hoặc dưới) mà không che khuất mã vạch. Hai loại đầu cuối robot khác nhau—một với cốc hút lớn và một với cốc hút nhỏ—được sử dụng, và dựa trên kết quả phát hiện vật phẩm, vị trí và loại (hộp hoặc chai), các điều kiện và quy tắc chiến lược được thiết lập để đảm bảo đầu cuối phù hợp được chọn cho mỗi trường hợp vật phẩm cụ thể.

Các Yếu Tố Cơ Bản Của Hệ Thống Chọn Lấy Ngẫu Nhiên Từ Thùng

Hiệu Chỉnh Trung Tâm Công Cụ (TCP)

Việc hiệu chỉnh TCP của robot phải được thực hiện khi một đầu cuối được chọn cho ứng dụng và được lắp vào mặt bích của robot. TCP đóng vai trò là điểm tham chiếu để hướng dẫn robot về vị trí và hướng chính xác của đầu cuối.
Diagram showing Tool Center Point (TCP) Calibration

Hiệu Chỉnh TCP

Hiệu Chỉnh Giữa Hệ Thống Quan Sát Và Robot

Hiệu chỉnh giữa hệ thống quan sát và robot là rất quan trọng. Khi camera 3D có nguồn gốc tọa độ tại cơ sở của camera và robot có nguồn gốc tọa độ tại cơ sở của robot, việc hiệu chỉnh cho phép robot hiểu hệ tọa độ của camera và chuyển đổi các tọa độ này sang hệ tọa độ của mình. Kết quả là, bất kỳ tọa độ vị trí và quay nào được gửi từ máy quét 3D đến robot sẽ được diễn giải chính xác, giúp robot đến điểm cụ thể với vị trí và độ quay yêu cầu.

Quét 3D Và Phát Hiện Vật Thể

Máy quét 3D ghi lại cả hình ảnh 2D và mây điểm 3D của các vật thể trong thùng. Dữ liệu này được sử dụng để tạo ra một điểm chọn cho các vật thể đáp ứng các tiêu chí cơ bản để chọn. Các tiêu chí này có thể thay đổi tùy theo dự án nhưng thường bao gồm:

• Các vật thể nằm trên bề mặt trên của thùng.

• Các vật thể không bị che khuất hoặc chỉ bị che khuất nhẹ bởi các vật thể khác.

• Các đặc điểm nhìn thấy giúp xác định hướng chọn của vật thể.

• Các vật thể được định vị và xoay một cách an toàn để đảm bảo robot hoặc đầu cuối của nó không va chạm trong quá trình chọn.

Tạo Và Thực Thi Điểm Chọn

Điểm chọn cho mỗi vật thể thường bao gồm cả tọa độ vị trí và quay. Sau khi tạo xong, robot nhận được điểm chọn này. Sau đó, bộ điều khiển robot tính toán quỹ đạo để đến điểm chọn. Đối với các ứng dụng thách thức trong môi trường yêu cầu tránh va chạm, phần mềm lập kế hoạch chuyển động là cần thiết để tính toán quỹ đạo an toàn. Khi đạt được điểm chọn, robot chọn vật thể và sau đó thả vật thể vào vị trí hoặc thùng mong muốn.

Lặp Lại Chu Kỳ

Sau khi tất cả các vật thể phát hiện trong chu kỳ hiện tại đã được chọn và thả, một chu kỳ mới sẽ bắt đầu từ bước quét. Điều này đảm bảo hoạt động liên tục cho đến khi thùng hết vật thể.

Những Thách Thức và Giải Pháp trong Chọn Lấy Ngẫu Nhiên Từ Thùng

Yêu Cầu Chu Kỳ Thời Gian Nghiêm Ngặt

Các dự án với yêu cầu chu kỳ thời gian nghiêm ngặt đối mặt với nhiều thách thức lớn, vì mỗi bước phải được thực hiện nhanh chóng để đạt được mục tiêu tổng thể. Các yếu tố cần xem xét bao gồm:

• Thời Gian Chụp Ảnh Camera 3D: Camera 3D phải nhanh chóng chụp cả hình ảnh 2D và mây điểm 3D.

• Tạo Hình Ảnh và Mây Điểm: Các thuật toán để tạo hình ảnh 2D và mây điểm 3D phải hiệu quả và được tối ưu hóa.

• Nhận Dạng Vật Phẩm: Thuật toán nhận dạng vật phẩm cần phải nhanh; việc sử dụng AI có thể cải thiện đáng kể tốc độ và độ chính xác.

• Đặt Điểm Lựa Chọn: Thuật toán xác định điểm lựa chọn phải nhanh chóng. AI có thể được sử dụng ở đây để đạt được tốc độ cao.

• Lập Kế Hoạch Chuyển Động: Hệ thống lập kế hoạch chuyển động phải nhanh chóng tính toán các quỹ đạo an toàn.

• Tốc Độ Robot: Robot cần phải hoạt động với tốc độ cao để đáp ứng yêu cầu chu kỳ thời gian.

• Lựa Chọn Đầu Cuối: Lựa chọn đầu cuối phù hợp rất quan trọng để giảm thiểu các lần lấy thất bại và đảm bảo vật phẩm được giữ an toàn trong quá trình di chuyển của robot.

Độ Chính Xác Lựa Chọn Cao

Đạt được độ chính xác lựa chọn cao là rất quan trọng cho việc chọn lấy ngẫu nhiên từ thùng hiệu quả. Các yếu tố cần xem xét bao gồm:

• Máy Quét 3D Phù Hợp: Việc lựa chọn một máy quét 3D phù hợp với vật liệu của vật phẩm, khoảng cách làm việc và kích thước thùng là rất quan trọng.

• Độ Phân Giải Cao: Máy quét 3D nên có độ phân giải cao để chụp chi tiết.

• Thị Giác Máy Tính và Tiền Xử Lý Hình Ảnh: Việc sử dụng các kỹ thuật thị giác máy tính tiên tiến và tiền xử lý hình ảnh có thể cải thiện độ chính xác một cách đáng kể.

• AI cho Nhận Dạng Vật Phẩm: Lựa chọn thuật toán AI phù hợp có thể cải thiện độ chính xác nhận dạng vật phẩm.

• AI cho Đặt Điểm Lựa Chọn: Các phương pháp kết hợp 3D AI có thể làm tinh chỉnh độ chính xác của việc đặt điểm lựa chọn.

• Tinh Chỉnh: Việc tinh chỉnh toàn diện các tham số máy quét 3D, kỹ thuật tiền xử lý hình ảnh, thuật toán AI phát hiện 2D và phương pháp kết hợp 3D cho việc đặt điểm lựa chọn là rất quan trọng để đạt hiệu suất tối ưu.

• Môi Trường Ánh Sáng Ổn Định: Đảm bảo một môi trường ánh sáng ổn định là quan trọng để đạt được kết quả đồng nhất.

Hướng Vật Phẩm Ngẫu Nhiên

Các vật phẩm trong thùng thường có vị trí ngẫu nhiên, hướng không xác định và bố trí không có cấu trúc. Sự ngẫu nhiên này có thể khiến các vật phẩm cản trở lẫn nhau. Để vượt qua những thách thức này, có thể áp dụng một số chiến lược:

• Cách Tiếp Cận Theo Từng Lớp: Quét và chọn các vật phẩm phù hợp nhất, sau đó quét lại để bắt đầu vòng lặp tiếp theo, tiến hành theo từng lớp.

• Máy Lắc Thùng: Sử dụng máy lắc thùng để thay đổi vị trí của các vật phẩm.

• Lựa Chọn Hai Giai Đoạn: Đầu tiên, chọn vật phẩm một cách hiệu quả nhất, sau đó tách chúng tại một trạm thứ cấp mà không có vật phẩm khác để thu thập chính xác hơn.

• Chọn Đầu Cần Thiết: Việc lựa chọn đúng đầu cần thiết là rất quan trọng để tăng khả năng chọn vật phẩm thành công trong các tình huống khó khăn.

• Thiết Kế Thùng: Thiết kế của thùng là yếu tố quan trọng. Đối với một số ứng dụng, hình dạng thùng hình chóp cụt ngược có thể mang lại giải pháp hiệu quả.

Độ Chính Xác Lựa Chọn Chưa Hoàn Thiện

Mặc dù các hệ thống thị giác tiên tiến có khả năng cao, độ chính xác lựa chọn đôi khi không đạt 100%. Các vật phẩm nằm ở đáy, cạnh hoặc góc thùng có thể không được lấy do vị trí của chúng. Trong những trường hợp này, sử dụng máy lắc thùng để tái định vị vật phẩm đến khu vực dễ tiếp cận hơn có thể là một giải pháp hiệu quả.

Không Gian Làm Việc Hạn Chế và Tốc Độ Robot Cao

Trong những không gian hạn chế, nơi yêu cầu robot di chuyển với tốc độ cao, phần mềm lập kế hoạch chuyển động là rất quan trọng. Một tệp CAD nhẹ của không gian làm việc và đầu gắp có thể cần thiết, bao gồm cả mô hình robot để mô phỏng quỹ đạo tiềm năng và tính toán đường đi an toàn nhất.

Vật Phẩm Trong Suốt hoặc Bóng

Các vật phẩm trong suốt hoặc kim loại bóng đặt ra thách thức bổ sung trong việc tạo đám mây điểm chính xác để xác định điểm gắp. Các giải pháp bao gồm sử dụng AI, thị giác máy tính và kỹ thuật tiền xử lý hình ảnh, cũng như tích hợp máy quét 3D chất lượng cao. Kết hợp các phương pháp như thị giác stereo và ánh sáng có cấu trúc, cùng với các lựa chọn về màu sắc ánh sáng khác nhau, độ phân giải cao và cường độ ánh sáng tăng cường, có thể giúp giải quyết những thách thức này một cách hiệu quả.

Chọn Lấy Ngẫu Nhiên Từ Thùng Bằng AI

AI đóng vai trò quan trọng trong việc đạt được khả năng phát hiện chất lượng cao và xác định điểm gắp chính xác, đồng thời duy trì thời gian chu kỳ cạnh tranh trong các ứng dụng công nghiệp. Khi kết hợp với thị giác máy tính và các kỹ thuật tiền xử lý hình ảnh, AI có thể thích ứng với nhiều điều kiện môi trường và hướng của vật phẩm. Khả năng thích ứng này khiến AI đặc biệt phù hợp cho các ứng dụng chọn lấy ngẫu nhiên từ thùng, nơi các vật phẩm được sắp xếp ngẫu nhiên. Các mô hình AI phát triển cho những tình huống này cần có tính linh hoạt và mạnh mẽ để xử lý đa dạng các thách thức trong việc lựa chọn.
Automated bin picking: AccuPick software with SolScan 3D camera and UR cobot picking metal parts.
Chọn lấy ngẫu nhiên từ thùng, được hỗ trợ bởi AI và các hệ thống thị giác tiên tiến, đang thúc đẩy sự chuyển đổi trong tự động hóa công nghiệp trên nhiều lĩnh vực khác nhau. Khám phá cách AI và giải pháp thị giác 3D của Solomon có thể tối ưu hóa quy trình vận hành của bạn.