【文/潘敏瑤】如今，人工成本逐年攀升，年輕人越來越不願意做重複無創造性的勞動。與此同時，機器人應用逐年增加，價格逐年下降。庫柏特機器人系統部總經理廖聖華在《如何利用智能力控裝配技術和智能視覺檢測技術 讓3C生產少人化》為主題的演講中指出，
3C產業自動化和少人化是唯一解決路徑!廖聖華也指出，少人化的難點在於裝配及檢測難以少人化。
“裝配工藝要求高精度，傳統裝配系統依賴於高精度的位置控制，柔性差，製作新設備週期長、成本高。”廖聖華分析，3C產品有些外觀缺陷形狀和大小不固定，傳統AOI視覺檢測技術識別效果不好，無法實現自動化。
他表示，裝配和檢測人工佔比高，掌握核心技術者將率先突圍！在此境遇下，庫柏特擁有智能力控柔性裝配解決方案和人機協作AI智能產線解決方案，採用AI視覺檢測平臺，運用於機器人無序上下料、智能力控柔性裝配、機器人力控打磨、智能缺陷檢測。
智能柔性力控裝配技術
廖聖華指出，傳統工裝在裝配過程中如果遇到阻力，容易發生工件折彎。
“智能力控柔性裝配則可以通過3D運動視覺定位裝配位置，以六維力傳感器為媒介感觸力分析判斷裝配的工作狀態，並通過智能搜索算法尋找裝配位置，實現機器人柔性裝配。”
此外，智能柔性力控裝配技術採用了視覺引導。視覺引導包含高精度手眼標定、視覺定位。最終實現定位精度±0.05mm，定位時間小於0.3s。
智能柔性力控裝配技術還具備智能力控模塊，在接觸、搜尋、插件的過程中，應用機器學習建立力與末端速度映射關係，實現力反饋控制。
“10μm間隙、20mm 深孔，通過智能柔性力控裝配技術即可在4秒內完成插件，實現了工業界最快的速度！”廖聖華進一步介紹了庫柏特的應用案例，某3C廠商進行設備老化測試，按2班倒，1.5年就可收回設備成本。
智能視覺檢測技術
智能視覺檢測技術可應用於分級分類、缺陷檢測、目標定位等多種任務，集成了包括傳統視覺、機器學習、深度學習在內的多種檢測算法。
“智能視覺檢測技術可作為單獨組件提供服務，也可集成到其他任務中。”廖聖華介紹。
他重點介紹了智能視覺檢測技術中的AI算法。在應用場景中，AI視覺檢測平臺能夠快速、有效、低成本地生成數據，通過AI算法形成本地調研API、雲端調研API、集成解決方案、系統化解決方案，最終輸出服務，服務進一步在應用場景中得到不斷驗證和完善。
廖聖華還列舉了某工廠的應用案例，基於深度學習的液晶屏缺陷檢測，包括雜質混入、液晶注入、光洩漏及其他缺陷，缺陷識別率與人工相當。按兩班倒，1年-2.5年即可收回設備成本。
“庫柏特期待與終端客戶、自動化企業客戶真誠合作，共同打造3C智能產線！讓3C企業生產智能化、少人化，打造每個人都可以使用工業機器人的環境，讓機器人成為3C企業合作伙伴。”廖聖華最後說道。
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