Choisirun système de vision pour un robot de prélèvement et de placementil ne s’agit pas simplement de décider si la technologie 3D est plus avancée que la 2D. La question la plus utile est :Quel degré d’incertitude de position le robot doit-il résoudre avant de pouvoir effectuer une sélection fiable ?
Si chaque pièce arrive dans la même position et orientation, le robot n’aura peut-être pas besoin de vision du tout. Si les pièces se déplacent de manière imprévisible sur une surface plane, la vision 2D peut suffire. Si le robot doit gérer des changements de hauteur, des objets inclinés, des produits empilés ou des bacs aléatoires, la vision 3D devient bien plus pertinente.
Une règle pratique est la suivante : plus l'incertitude existe dans la position et l'orientation du produit en trois dimensions, plus l'application est susceptible d'avoir besoin de capacités de détection.
Toutefois, la vision ne doit pas être choisie de manière isolée. La présentation du produit, la préhension, le temps de cycle, les exigences de précision, l'éclairage, les propriétés de surface et la complexité de l'intégration peuvent tous déterminer si un système de vision théoriquement adapté fonctionnera de manière fiable en production. Ce guide explique quand utiliser l'absence de vision, la vision 2D et la vision 3D pour les applications Pick and Place et fournit un cadre pratique pour choisir entre elles.
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Un robot Pick and Place a-t-il toujours besoin de vision ?
A robot de sélection et de placementn'a besoin de vision industrielle que lorsqu'elle doit identifier ou compenser des variations de produits qui ne peuvent pas être contrôlées mécaniquement ou par d'autres méthodes de détection.
Deux applications différentes.
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Scénario |
Condition de position de la pièce |
Logique de fonctionnement du robot |
Exigence du système de vision |
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Scénario 1 |
Un composant est toujours situé dans le même montage dans une tolérance reproductible. |
Le robot de sélection et de placement peut se déplacer vers une coordonnée apprise à chaque cycle. |
Peut fonctionner de manière fiable sans caméra |
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Scénario 2 |
Les pièces arrivent de manière aléatoire sur un convoyeur dans différentes positions et orientations. |
Le robot doit déterminer où se trouve chaque pièce avant de pouvoir la récupérer. |
Nécessite normalement une forme de système de vision ou de détection de position- |
Le but de la vision robotique n’est donc pas de rendre le système d’automatisation plus sophistiqué. Son objectif est d’éliminer l’incertitude qui empêcherait autrement une sélection fiable.
Facteurs clés qui déterminent le degré de sélection et de placement de la vision robotique dont vous avez besoin
Avant de comparer l'absence de vision, la vision 2D et la vision 3D, évaluez l'application elle-même.
Plusieurs variables sont particulièrement importantes.
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Facteur de base |
Description |
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Variation de position du produit |
Demandez à quel point le produit passe d'un cycle à l'autre. Une pièce maintenue dans un montage de précision peut ne présenter pratiquement aucune variation de position. Un produit en vrac transporté sur un convoyeur peut se déplacer considérablement dans les directions X et Y. Un composant empilé de manière aléatoire peut varier en X, Y, Z, en tangage, en roulis et en lacet. Le nombre de variables non contrôlées est l’un des indicateurs les plus solides de la capacité de détection requise. |
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Variation de hauteur et de profondeur |
Si chaque produit est présenté à peu près à la même hauteur, la mesure de la profondeur peut ne pas être nécessaire. Cependant, une fois que les produits peuvent apparaître à des hauteurs très différentes, une image 2D peut ne plus fournir suffisamment d'informations pour déterminer une pose de prélèvement fiable. Ceci est particulièrement important pour les produits empilés, les bacs aléatoires, les surfaces inégales et les composants susceptibles de basculer. |
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Orientation produit |
Un robot peut avoir besoin de plus que la position centrale d'un produit. Selon l'application, il peut également être nécessaire de déterminer : dans-rotation du plan ; orientation tridimensionnelle complète- ; quel côté du produit est orienté vers le haut ; si une fonction de préhension requise est accessible. Plus un produit dispose d'une liberté d'orientation, plus le problème de détection devient exigeant. |
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Chevauchement et occlusion |
Les produits qui restent séparés et entièrement visibles sont plus faciles à localiser. Les produits empilés, superposés ou partiellement enterrés créent un défi différent. Le système devra peut-être distinguer les objets individuels, déterminer lequel est accessible et éviter les collisions avec les produits environnants. C’est l’une des raisons pour lesquelles le prélèvement aléatoire dans des bacs nécessite généralement une détection et une planification plus sophistiquées que le prélèvement sur convoyeur plat. |
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Exigences de précision |
La vision doit également être sélectionnée en fonction de la tolérance du processus. Une application d'emballage plaçant des produits dans un grand carton peut tolérer davantage d'erreurs de position qu'une opération d'assemblage insérant un petit composant dans un élément étroitement contrôlé. La résolution de la caméra, la qualité de l'étalonnage, la stabilité du montage, la distance de travail, la sélection de l'objectif et la répétabilité du robot peuvent tous influencer la précision finale du système. |
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Temps de cycle |
Un système de vision techniquement performant n’est pas automatiquement la bonne solution de production. L'acquisition d'images, la détection d'objets, le calcul de pose, la communication du robot, la planification de trajectoire et la préhension prennent tous du temps. Pour les applications-à grande vitesse, le cycle complet de détection et du robot doit être évalué plutôt que de considérer uniquement les performances de la caméra. |
Quand utiliser un robot Pick and Place sans vision
A pas de-système de sélection et de placement de visionpeut être la solution la plus appropriée lorsque le produit est déjà présenté dans une position connue et reproductible.
Les applications typiques incluent :
pièces situées dans des luminaires fixes ;
composants présentés dans des plateaux positionnés avec précision ;
produits arrêtés à une position indexée contrôlée ;
transfert répétitif entre machines fixes ;
applications où les guides mécaniques déterminent la position du produit.
Dans ces situations, le système mécanique a déjà éliminé la plupart des incertitudes. Le robot peut souvent se déplacer vers des coordonnées de sélection prédéfinies ou apprises sans calculer une nouvelle pose pour chaque cycle.
Cette approche présente plusieurs avantages potentiels. Il peut réduire les exigences matérielles, simplifier la programmation et l'étalonnage, réduire le temps de mise en service et éliminer les étapes inutiles de traitement des images-. Plus de technologie ne produit pas automatiquement une meilleure cellule d’automatisation. Si le positionnement mécanique est déjà hautement reproductible, l’ajout d’un système de vision peut introduire de la complexité sans résoudre un problème de production significatif.
Aucune vision ne signifie pas aucune détection
Une cellule robotisée sans vision industrielle peut néanmoins nécessiter des capteurs.
Les exemples courants incluent les capteurs de présence photoélectriques, les commutateurs de proximité, les capteurs de confirmation de luminaire, les pressostats à vide, les capteurs de présence de pièces, les capteurs de sécurité.
Ces appareils répondent à des questions telles que si un produit est disponible ou si un luminaire est correctement positionné. La principale distinction est qu’ils ne calculent normalement pas une nouvelle pose à partir d’une image.
Une question de décision utile est :Le robot doit-il calculer une position ou une orientation différente du produit pour chaque cycle ? Si la réponse est non, une approche à coordonnées fixes-peut suffire.
Quand aucune vision ne devient risquée
Un système sans-vision devient moins adapté lorsque la présentation du produit commence à dériver.
Les problèmes potentiels incluent un chargement incohérent des dispositifs, une erreur accumulée de positionnement du convoyeur, un emballage variable, une orientation changeante du produit, des butées mécaniques instables et des changements de format fréquents.
Si ces variations dépassent la tolérance de prélèvement autorisée, le processus peut nécessiter un contrôle mécanique amélioré, une détection supplémentaire ou une vision industrielle.
Quand la vision 2D est le bon choix pour le Pick and Place
La vision 2D est couramment utilisée lorsque les produits se déplacent principalement sur un plan connu alors que leur hauteur reste relativement stable.
Les exemples typiques incluent :
produits individuels sur un convoyeur plat ;
composants avec différentes positions X-Y ;
produits tournant sur une surface plane ;
pièces réparties sur un plateau-à une seule couche ;
applications nécessitant une identification visuelle ou une détection de fonctionnalités.
Une caméra 2D peut généralement aider à déterminer des informations telles que la position X, la position Y, la rotation dans le plan-, les informations sur la forme ou les caractéristiques visibles, l'identité du produit lorsque des caractéristiques visuelles distinctes sont disponibles.
Par exemple, les produits circulant sur un convoyeur peuvent arriver avec un espacement irrégulier et des orientations différentes. Au lieu de s'appuyer sur une coordonnée de prélèvement fixe, un système de vision 2D peut localiser chaque produit et fournir une position mise à jour au robot. Si le convoyeur se déplace en continu, le système de contrôle du robot peut également nécessiter un suivi du convoyeur et une synchronisation des encodeurs afin que la position de prélèvement calculée reste valide pendant que le produit se déplace.
Pourquoi la vision 2D est souvent un juste milieu
Pour les applications essentiellement planaires, la vision 2D peut offrir la flexibilité nécessaire sans introduire de mesure de profondeur inutile.
Comparé aux applications 3D plus complexes, le problème de détection contient généralement moins de variables.
Cela peut simplifier la configuration de la caméra, le traitement de l'image, l'étalonnage, l'intégration du robot et le dépannage.
Toutefois, ces avantages dépendent de la condition que l’application reste suffisamment plane.
Limites de la vision 2D
Une image 2D conventionnelle ne fournit pas directement des informations complètes sur la profondeur.
Des problèmes peuvent survenir lorsque :
les produits apparaissent à des hauteurs sensiblement différentes ;
les objets sont empilés ;
la surface de préhension peut être inclinée ;
la hauteur affecte la position de sélection requise ;
les produits qui se chevauchent doivent être séparés spatialement ;
le robot a besoin d'une pose entièrement en 3D.
L'éclairage est un autre facteur important. Un mauvais contraste, des ombres, des reflets ou un éclairage incohérent peuvent rendre peu fiable une détection 2D autrement simple. Les produits réfléchissants et transparents peuvent nécessiter un éclairage et une conception optique soignés.
La décision doit donc être basée sur la géométrie et la variabilité de l'environnement de production réel plutôt que sur l'hypothèse que la vision 2D est toujours la solution la plus simple.
Quand la vision 3D est le meilleur choix en matière de sélection et de placement
La vision 3D devient utile lorsque la profondeur, la hauteur ou l'orientation tridimensionnelle-fait partie du problème de sélection.
Les applications courantes incluent :
tri aléatoire des bacs ;
composants empilés ;
produits à différentes hauteurs ;
surfaces irrégulières;
objets qui se chevauchent ;
composants inclinés de manière aléatoire ;
applications nécessitant une pose d'objet-en trois dimensions.
Au lieu de localiser un objet uniquement dans un plan image, la détection 3D peut fournir des informations sur la profondeur et la géométrie de la surface. En fonction de la technologie de détection et de l'application, ces informations peuvent aider le système à estimer la pose tridimensionnelle-d'un objet et à identifier les surfaces de prélèvement potentielles.
Sélection aléatoire des bacs : pourquoi la profondeur est importante
Un groupe aléatoire démontre particulièrement bien la différence entre la détection planaire et tridimensionnelle.
Imaginez plusieurs composants métalliques empilés ensemble. Savoir qu’un composant apparaît près du centre d’une image 2D peut ne pas suffire.
Le robot peut également avoir besoin de déterminer si le composant se trouve au sommet de la pile, quelle est sa hauteur, s'il est incliné, si un autre composant le recouvre, si la surface de préhension prévue est accessible, si le robot peut s'approcher sans entrer en collision avec les pièces environnantes. Ces questions nécessitent plus que des informations de base sur la position X-Y.
La vision 3D ne résout pas tous les problèmes de préparation de commandes
L’un des principes de conception les plus importants en matière de prélèvement robotisé est qu’une détection d’objet réussie n’est pas la même chose qu’une sélection d’objet réussie. Un système de vision 3D peut identifier correctement un composant alors que le robot de prélèvement et de placement ne peut toujours pas le saisir ou l'extraire.
Les causes possibles incluent une occlusion sévère, une mauvaise géométrie de préhension, des piles de produits instables, des surfaces de préhension inaccessibles, des risques de collision, des matériaux réfléchissants ou transparents, un espacement insuffisant entre les produits.
Pour cette raison, la vision 3D doit être évaluée avec la pince, la portée du robot, la stratégie de collision, la géométrie du produit et la méthode de planification du chemin-. Il ne faut pas le considérer comme une solution indépendante à chaque problème difficile de sélection.
Pas de vision vs vision 2D vs vision 3D : comparaison
Le tableau suivant résume les principales différences.
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Facteur |
Aucune vision |
Vision 2D |
Vision 3D |
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Position typique du produit |
Fixe et reproductible |
Variable principalement en X-Y |
Variable dans X-Y-Z |
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Variation de hauteur |
Minimal |
Faible ou prévisible |
Modéré à élevé |
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Orientation |
Fixe ou à commande mécanique |
Principalement en-rotation du plan |
Une orientation 3D complète peut être possible |
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Produits qui se chevauchent |
Généralement inadapté |
Capacité limitée en fonction de la visibilité |
Mieux adapté aux scènes empilées ou superposées |
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Applications typiques |
Calendriers, stations répertoriées, transferts fixes |
Picking sur convoyeur, tri planaire, picking sur plateaux |
Picking en bac, pièces empilées, picking à hauteur variable- |
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Complexité du système |
Le plus bas |
Modéré |
Généralement le plus élevé |
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Exigences d'étalonnage |
Minimal |
Vision-vers-étalonnage du robot requis |
Calibrage et validation 3D plus exigeants |
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Sensibilité à l'éclairage |
Faible du point de vue de la vision |
Souvent important |
Dépend fortement de la technologie de détection et des propriétés de la surface |
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Effort relatif d’intégration |
Faible |
Moyen |
Plus haut |
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Idéal pour |
Présentation produit déterministe |
Picking planaire flexible |
Incertitude tridimensionnelle- |
Ce tableau doit être traité comme un point de départ plutôt que comme une règle rigide.
Les applications réelles peuvent combiner des technologies. Par exemple, un système peut utiliser des guides mécaniques pour réduire les variations de produits, une vision 2D pour la localisation et des capteurs supplémentaires pour la confirmation du processus. L’objectif n’est pas de sélectionner le système de détection le plus avancé. Il s’agit d’utiliser l’architecture de détection la plus simple, capable de résoudre de manière cohérente l’incertitude importante pour le processus.
Autres facteurs qui affectent les performances de vision du robot pour le prélèvement et le placement
Le choix entre aucune vision, vision 2D et vision 3D n'est qu'une partie de la conception de l'automatisation. Plusieurs autres facteurs peuvent avoir un impact tout aussi important sur la fiabilité.
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Autres facteurs d'influence |
Description |
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Conditions d'éclairage |
La vision industrielle dépend de données d'image utilisables. Les changements dans la lumière ambiante, les ombres, l'éblouissement, les reflets et l'éclairage incohérent peuvent réduire les performances de détection. L'éclairage doit donc être traité comme faisant partie du système de vision plutôt que comme une réflexion après coup. |
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Produits réfléchissants et transparents |
Les surfaces hautement réfléchissantes, brillantes, sombres ou transparentes peuvent s'avérer difficiles pour la détection 2D et 3D. La gravité dépend de la technologie de détection, de la disposition des caméras, de l'éclairage, de la géométrie du produit et de la précision requise. Il est souvent plus utile de tester des échantillons de production représentatifs que de sélectionner une technologie uniquement à partir des spécifications. |
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Calibrage de la caméra et du robot |
Le robot doit comprendre comment les coordonnées mesurées par le système de vision sont liées à son propre système de coordonnées. Les erreurs d'étalonnage peuvent transformer une détection visuelle précise en un mouvement imprécis du robot. La stabilité de montage, les procédures d'étalonnage, la précision du point du-centre-de l'outil et la répétabilité du robot doivent donc être prises en compte ensemble. |
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Conception de la pince |
La vision détermine où se trouve le produit. La pince détermine si le produit peut réellement être prélevé. Les ventouses, les doigts mécaniques, les pinces magnétiques et les outils personnalisés-d'extrémité de-bras imposent tous des exigences différentes en matière d'orientation du produit, d'état de surface, de zone de contact et de direction d'approche. C'est pourquoi la sélection de vision et l'outillage d'extrémité-d'extrémité-de bras doivent être développés dans le cadre de la même stratégie d'application. |
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Présentation du produit |
L'amélioration de la présentation du produit peut parfois réduire le besoin d'une vision plus complexe. Les luminaires, les guides, les échappements, les alimentateurs, les mécanismes de séparation et les convoyeurs contrôlés peuvent éliminer l'incertitude avant que le robot ne voie le produit. Dans certaines applications, investir dans une meilleure présentation du produit peut produire un système plus fiable que d'essayer de résoudre chaque variation par un traitement d'image supplémentaire. |
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Fiabilité de production requise |
Un système qui fonctionne lors d'une courte démonstration n'est pas automatiquement-prêt pour la production. Les tests doivent inclure des variations réalistes telles que des tolérances de produit acceptables, différents lots, des changements de surface, des changements d'éclairage, un emballage partiellement endommagé, des positions extrêmes, des vitesses de convoyeur réalistes, une contamination normale ou des conditions de poussière, le cas échéant. |
La question pertinente n’est pas de savoir si le système peut réussir une sélection, mais plutôt de savoir s’il peut maintenir les performances requises dans la gamme attendue de conditions de production.
Liste de contrôle de sélection de la vision Pick and Place
Avant de sélectionner une architecture de vision, répondez aux questions suivantes.
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Catégorie |
Vérifiez les questions |
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Présentation du produit |
La position du produit est-elle fixe ou variable ? L'orientation est-elle contrôlée ? Les produits peuvent-ils se chevaucher ? Les produits peuvent-ils être empilés ? La hauteur du produit change-t-elle ? |
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Exigences de préparation |
Quelle précision de positionnement est requise ? Le robot n'a-t-il besoin que d'une position X-Y ou d'une pose entièrement en 3D ? Le point de préhension reste-t-il accessible ? La pince peut-elle tolérer une certaine variation de position ? |
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Conditions de fabrication |
Le produit est-il stationnaire ou en mouvement ? Quel temps de cycle est nécessaire ? Les conditions d’éclairage sont-elles stables ? Les produits sont-ils réfléchissants, transparents, sombres ou visuellement incohérents ? Plusieurs formats de produits utiliseront-ils la même cellule ? |
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Conception du système |
Les guides ou fixations mécaniques peuvent-ils éliminer certaines incertitudes ? L'étalonnage de la caméra-vers-le robot est-il pratique ? Le robot a-t-il besoin d'un suivi du convoyeur ? Le système de vision peut-il communiquer assez rapidement pour le cycle requis ? L'application a-t-elle été testée avec des échantillons de production représentatifs ? |
Une séquence de sélection pratique est la suivante :
N’utilisez aucune vision lorsque la présentation du produit fournit déjà un positionnement reproductible.
Utilisez la vision 2D lorsque l’incertitude principale se produit sur un plan prévisible.
Utilisez la vision 3D lorsqu'une hauteur, une profondeur, une inclinaison, un empilement ou une orientation tridimensionnelle significative doivent être résolus.
Validez ensuite ce choix en fonction de la préhension, de la précision, du temps de cycle, de l'environnement et de la fiabilité de la production.
Questions fréquemment posées sur la vision du robot Pick and Place
Conclusion finale
Le choix entre l'absence de vision, la vision 2D et la vision 3D doit commencer par l'incertitude liée à la tâche de sélection, et non par la sophistication de la caméra.
Si le produit est contraint mécaniquement à une position stable, des coordonnées prédéfinies du robot peuvent suffire. Si la position varie principalement sur un plan plat, la vision 2D peut offrir la flexibilité nécessaire pour localiser et orienter le produit. Si le robot doit comprendre une profondeur, une hauteur, une inclinaison, un empilement ou une orientation tridimensionnelle significative, la vision 3D devient un candidat plus puissant.
Mais la vision n’est qu’un élément d’un système de sélection et de placement fiable. La présentation du produit, la conception des pinces, l'étalonnage, l'éclairage, le temps de cycle, la précision et la variabilité réelle de la production affectent tous le résultat final. La solution la plus efficace n’est donc pas nécessairement celle dotée de la technologie de vision la plus avancée. C’est celui qui élimine suffisamment d’incertitude pour rendre chaque choix de robot requis reproductible, pratique et fiable.
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