让机器人拥有“慧眼”和“强脑” ,「视比特」推出3D视觉与机器人柔性控制解决方案

  经过多年的发展和生产模式的变革,我国工业机器人的产业应用程度越来越高,机器人产业已经达到了一定的规模。据有关资料显示,2015-2019年我国的工业机器人产量连续四年增长,2019年度国内工业机器人产量累计达到了18.69万套,同比增长了27%。

  同时,随着制造领域智能化升级的需求的增长,我国工业机器人的市场需求也十分旺盛,据统计,2019年我国工业机器人市场规模达到了57.3亿美元。

  工业机器人在细分领域的应用也越来越深入,从之前的焊接、装配、冲压、喷涂等大型重载作业领域,逐步拓展到了搬运、码垛、协作等轻型作业场景。

  视比特机器人产品

  这种改变不仅直接表现在了细分市场的机器人品类的出现,更体现在了企业不仅在追求生产流程的智能化,同时也开始对工业机器人这种生产设备有了强烈的智能化需求。

  工业机器人不再是简单重复性的执行机构,更应该是生产线上的智慧终端之一。让机器人拥有慧眼和强脑,是湖南视比特机器人有限公司(以下简称视比特)正在布局的方向。

  视比特成立于2018年,一家融合“3D视觉感知与机器人柔性控制交互技术、3D数字孪生与工业闭环控制技术”的科技公司,由普林斯顿、瑞士联邦理工、波恩大学等海归博士团队创立。目前视比特可为智能制造、智慧物流、新零售等行业客户提供基于3D视觉与机器人柔性控制的高性价比解决方案。

  “目前制造业大部分的场景都是多品种小批量生产模式,这意味着企业对自动化生产线的柔性化生产需求程度将越来越高。”视比特CMO周红谱告诉创业邦。

  在柔性化的生产模式下,一条自动化生产线将会产出多种型号的产品,除了生产设备需要能够及时按照生产任务转化制造工艺外,产品上下料、搬运、装配等工位的自动化设备同样需要根据产品种类的不同自动规划并完成具体的作业任务,这对于传统的自动化生产线来讲是巨大的挑战。

  工业机器人本身拥有很好的作业效能和位姿精度,但由于本体没有高精度识别产品的能力,因此无法满足柔性化生产的需求,当企业改变产品时往往需要对工业机器人进行重新编程,而且其本质仍属于单一品种的大批量生产模式。

  利用3D视觉与AI算法技术让工业机器人、自动化设备更加智能,是智慧工厂、智慧物流实现柔性生产的关键技术。

  面向工程机械、重工行业,视比特推出了钢板零件分拣机器人,可实现钢板切割件的自动抓取、分类和码垛。由于等离子切割钢板的切缝轮廓特征较弱,需要高精度的检测、分割和位姿计算才能实现精准、安全的抓取,普通2D视觉检测成功率不够高,也无法支持6D位姿计算和柔性抓取。因此视比特采用了2D-3D融合方案:基于2D图像和3D点云输入,提出数据驱动的2D-3D联合轮廓特征学习,实现了99%的检测正确率,以及1度-1毫米的精确位姿计算。

  此外,由于工业零件种类繁多、尺寸差异巨大,且种类会随着生产规划而动态变化,普通深度学习算法很难达到高准确率需求。视比特采用了融合检测、分类、轮廓提取与匹配等多任务的深度网络,达到了99%的作业精度要求,同时结合在线训练数据合成和深度网络快速自适应调整,很好地满足了动态分类的需求。

  面向智慧物流行业,视比特推出了混合无序拆码垛机器人及快递包裹分拣机器人,解决方案融合了先进的3D视觉、3D深度学习和机器人规划控制技术,具备识别精度高、抓取速度快、对复杂场景适应性强等优势。

  其强大的三维视觉检测技术能胜任尺寸、纹理差异极大且随意、混合堆放的上千种纸箱、快递包裹的快速准确识别和分割。

  面向新零售及无人仓储场景,视比特推出了移动式拣货补货机器人

  与市面上常见的订单拣货机器人只有拣货功能不同,视比特研发的无人零售仓储机器人同时具备订单拣货和货架补货功能。货架补货涉及到不同类型物品(如纸盒包装、袋装食品、瓶装饮料等)在货架上的整齐放置。

  视比特为此研发了吸盘-软体夹手相结合的柔性夹具,同时配合基于3D视觉的高精度手眼标定、目标物体的准确识别和位姿计算、目标物体的抓取放置点判断、基于深度强化学习的“手眼协同”、“吸夹协同”放置控制算法,实现了数十种品类物体的敏捷、轻盈、整齐、稳定摆放,相关技术处于世界领先水平。

  周红谱表示,“在AI与智能制造领域,先进的软件算法研发能力是最核心的技术优势,视比特拥有世界级的技术研发团队,核心底层算法均为自主研发,并攻克了多项世界性的难题,致力成为AI界的华为”

  目前视比特的公司人员规模在100人左右,年营业额已经达到了数千万。融资方面,视比特近期完成了近亿元的A轮融资,投资方为和玉资本与图灵创投,这已经是视比特成立两年内完成的第三轮融资,周红谱表示本轮融资资金将用于用户3D视觉软硬件平台标准化、智能化建设及技术研发、团队扩建、市场推广等方向。

  本文文章图片来源于视比特,经授权使用。本文为创业邦原创,未经授权不得转载,否则创业邦将保留向其追究法律责任的权利。如需转载或有任何疑问,请联系editor@cyzone.cn。

责任编辑:Robot RF13015
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