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機器人編程不再是專 的事,即使是外行人可以輕松的調試機器人

放大字體  縮小字體 發布日期:2021-05-24   瀏覽次數:45
核心提示:  機器人編程不再是專 的事。借助無代碼機器人平臺,即使是外行人也可以輕松,廉價地在各個制造商之間學習和調試機器人。了解
  機器人編程不再是專 的事。借助無代碼機器人平臺,即使是外行人也可以輕松,廉價地在各個制造商之間學習和調試機器人。了解為什么該解決方案不僅為中型公司提供了巨大的潛力,而且為大眾汽車提供了巨大的潛力。

這樣便可以在短時間內對機器人進行編程
 
  木地板,玻璃墻,人們穿著白色。只能在燈火通明的房間里聽到低沉的聲音。“我們在這里的大眾汽車透明工廠的生產中,我們要在這里提供質量保證,”德累斯頓大眾汽車透明工廠的機器人技術協調人RenéWellenberg說,他旁邊是 個機器人來控制“發動機艙”。機器人的頭部有 個攝像頭。它記錄了汽車接近的測試點,以便可以評估這些點。該機器人沒有按常規方式編程。但是他怎么知道在哪里記錄哪 點呢?
 
   支略大的黑色和灰色的筆告訴他。使用所謂的跟蹤筆,用戶可以簡單地指向相應的對象,而無需編程。即使在亞毫米范圍內,機器人也會使用編程筆檢測運動并跟蹤運動。這種教學是 種無代碼的機器人技術解決方案。
 
  適用于中型企業的教學機器人簡化了
 
  很長時間以來,都無法將任務分配給沒有編程知識的機器人。這是專 的事,而且不夠靈活,昂貴且乏味。使用經典的機器人編程,幾乎有75%的成本是由于對軟件進行調整或重新編程而造成的。這是機器人執行新的或更改的處理步驟的唯 方法。Wandelbots 席執行官克里斯蒂安·皮希尼克(Christian Piechnick)解釋說:“因此,機器人的流程自動化大部分是給大型公司使用的。” 年輕的公司Wandelbots于2017年從德累斯頓工業大學(TU Dresden)拆分出來,不僅使大眾汽車和英飛凌等大公司,而且中小型公司都可以使用Tracepen實現無代碼機器人。“只有 大 實際上,德國三到四成的中型公司已經使用了機器人。價格,技術和復雜性等進入壁壘通常是造成這種情況的原因,“德國機器人協會第 屆主席Helmut Schmid說,這為中小企業掃清了障礙。“通過協作機器人已經出現了 個全新的市場,這需要許多年輕的機器人公司。許多來自軟件行業,專注于用戶友好性主題,并希望簡化機器人技術的使用。“這還包括Wandelbots公司。掃清中小企業的壁壘。“通過協作機器人已經出現了 個全新的市場,這需要許多年輕的機器人公司。許多來自軟件行業,專注于用戶友好性主題,并希望簡化機器人技術的使用。“這還包括Wandelbots公司。掃清中小企業的壁壘。“通過協作機器人已經出現了 個全新的市場,這需要許多年輕的機器人公司。許多來自軟件行業,專注于用戶友好性主題,并希望簡化機器人技術的使用。“這還包括Wandelbots公司。
 
  將動作轉換為程序代碼時
 
  借助無代碼機器人技術平臺,每個工廠工人,工匠或企業主都應能夠在幾分鐘之內學習機器人本身。例如,中小企業可以生產小批量產品,而不必在機器人編程上投入大量資金。盡管如此,仍需要對機器人及其安全要求有基本的了解。主要產品是Wandelbots教學解決方案,該解決方案使操作員無需編寫代碼即可培訓或再培訓機器人。軟件與智能學習設備(例如無線跟蹤筆)結合在 起。就是這樣做的:
 
  分三步教機器人
 
  第1步:用戶在手握微量漏斗的情況下執行了 個機器人應該學習的活動的示例。操作員可以定義機器人是否應在指定點之間線性或圓形地逐點移動。通過集成的關節控制,用戶可以直接影響各個機器人關節。編程筆中的傳感器實時記錄運動并進行記錄。
 
  步驟2:Wandelbots應用程序使路徑和過程可編輯,以便可以調整關鍵幀并可以控制I / O。
 
  步驟3:完成的技能將立即轉換為可執行的,制造商特定的代碼,這些代碼將傳輸到機器人的控制器。
 
  解決方案在包裝箱中提供。它包含跟蹤筆,用于記錄路徑的無線筆,用于跟蹤運動的三腳架和跟蹤立方體,校準適配器,用于運行軟件平臺的工業PC以及包含相應應用程序的iPad。
 
  不論制造商如何,都將學習到的過程轉移到機器人
 
  學習到的過程步驟也可以轉移到其他制造商的其他機器人上。這種可能性以前不存在。每個機器人制造商都使用自己的專有編程語言。這也應使中小型公司可以使用機器人。為此,Wandelbots 近與德累斯頓工業大學的5G實驗室 起推出了工業4.0。-在 些中小型公司中進行了技術測試。Wandelbots 優 考慮的是導軌應用,例如焊接,去毛刺,膠合和噴涂。 初的試點項目表明,使用Tracepen切換到新的工藝步驟可以比傳統編程快70倍。根據Wandelbots的說法,這可以將成本降低多達90%。Piechnick從制造商到機器人用戶都可以看到他的目標群體。
 
  大眾自動化外觀檢查
 
  “將來,我們希望通過檢查生產線上的操作員來及早發現生產中的錯誤。這意味著:用機器人上的相機拍照,然后使用人工智能檢查是否已安裝正確的標簽。大眾汽車公司的Wellenberg解釋說,這樣我們就可以避免返工和成本。神經網絡在德累斯頓的玻璃工廠中用于圖像分析。這使光學測試中的許多應用得以實現。借助這些神經網絡,用戶可以評估人眼可以評估的 切。韋倫伯格在談到與Wandelbots進行的試點項目的總結時說:“該項目的特殊之處在于,我們再次能夠在玻璃工廠實施成功的Industry 4.0項目。”
 
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