MVTEC HALCON
提高生产效率，减少人员体力劳动，提升质量，都是基于机器人的自动化与机器视觉相结合所带来的主要优势。
法国公司 AKEOPLUS 是结合机器视觉实施机器人自动化解决方案的专家。公司成立于 2006 年，总部位于盖拉德城堡，被视为机器人技术领域的先驱。
AKEOPLUS 与 Thales Alenia Space 合作开发了一套融合机器人技术和机器视觉优势的系统。Thales Alenia Space 是一家全球性的航天制造商，为各行各业提供高科技解决方案。他们与 AKEOPLUS 共同开发了一款用于制造卫星面板的机器人解决方案。
这款名为“SOLAR”的单元中使用机器人将光学太阳能反射器 (OSR) 安装到卫星面板上。开发任务是使机器人能够在洁净室条件下，以不到 0.2 毫米的精度，将多达 7000 个 40 x 43 毫米的 OSR 安装到 6 x 3 米的面板上。定位精度与工作区域大小的比例是实施过程中的一大挑战。为了达到要求，AKEOPLUS 依靠 MVTec HALCON 机器视觉软件来协助完成检测任务和 OSR 的对齐工作。
OSR 在航天工业中的用途包括保护地球静止轨道上的卫星，防止受热损坏等。在此之前，OSR 都是纯靠人工安装到面板上。由两名或两名以上的工人负责定位 OSR 带，确保其正确对齐。
“出于人体工程学的考虑，面板作业并不适合员工。因此，我们决定将整个流程自动化。机器人单元的设计加快了流程，进而提高了生产效率。现在我们客户的生产速度大幅加快，”AKEOPLUS 公司首席运营官兼 SOLAR 机器人单元项目经理 Maxime Motisi 介绍道。
为了实现新的自动化生产流程，AKEOPLUS 与 Thales Alenia Space 共同设计了 SOLAR 机器人单元。单元集成了两个机器人和一个定位台，卫星面板放置在定位台上。6 轴机械臂的绝对精确制导由一台激光跟踪器负责。硬件方面，使用三台高分辨率 2D 相机进行工业图像处理。HALCON 机器视觉软件负责 OSR 的质量检测、精细定位、人机界面和可视化。
制造流程如下：速度较快的小机器人将 OSR 放置在第一相机工作站下方的真空背光源上。使用 HALCON 检查图片上是否有破损和划痕。此外，再使用机器视觉方法“基于形状的匹配”来确定 OSR 的准确位置，并检查部件的尺寸和形状是否符合要组装的型号。
使用机器视觉对齐 OSR，以便将其传送到精度接近 0.2 毫米的下一个生产步骤。部件“就绪”后，涂上胶水，由小机器人将其拾起并放置在一支柱上，再由大机器人抓取进行后续加工。大机器人将部件转移到下一个图像处理工作站前方，由 HALCON 分析胶水图案，检查胶水是否均匀分布，是否符合特殊的预设图案。随后，HALCON 算法确定 OSR 角坐标与机器人手臂坐标系之间的 3D 变换，从而在第三个相机工作站将 OSR 与机器人手臂精确对齐，通过真空抓取系统将 OSR 夹持在机器人手臂上。
OSR 的角由边缘的交叉点确定。由此可以定义一个以 OSR 的角为中心点的坐标系，与 OSR 的边缘对齐。执行器机器人的坐标系已通过对机器人进行手眼标定预先确定。
确定坐标系非常重要，原因有两个：首先是为了实现 3D 对齐，因为抓取器上的反射器可能会倾斜。所以，需要将 OSR 的角与执行器的角进行比较。而执行器的每个角都是已知的，因此可以作为参考点。这样，即使是极小的倾斜或偏移也能得到补偿。其次，OSR 的角可以作为放置面板的参考点。
在激光跟踪器和 HALCON 机器视觉软件的支持下，AKEOPLUS 开发了一个迭代伺服流程。利用这一流程，机器人就能以所需的精度将 OSR 安装到 18 平方米面板上的准确位置，并对任何误差进行补偿。
“我们与 MVTec 已合作多年。因此，我们知道 HALCON 拥有 SOLAR 机器人单元所需的强大机器视觉软件，”Maxime Motisi 表示。
在 HALCON 中集成的开发环境 HDevelop 的帮助下，实现了流程的无缝集成。实施过程的另一个重要因素是能够快速开发或调整功能强大的算法，随后又能将这些算法轻松集成到“主机系统”中。另一方面，像 HALCON 这样功能强大的机器视觉软件可提供执行 3D 位置确定或检测缺陷部件等操作所需的技术。基于形状的亚像素准确匹配是这方面最重要的技术之一。对于质量控制，除了检查缺陷外，确定尺寸精度也十分关键。最后，机器视觉能够在 1 毫秒内对直线或圆弧边缘进行亚像素精确测量。
“我们现在对成果非常满意，因为质量、生产效率和员工满意度方面的要求全部得到满足，”Maxime Motisi 欣然表示。在实践中，这意味着现在只需一名员工，就能在五天内用太阳能反射板完全覆盖一块大面板，同时 OEE 超过 95%。而在以前，完成同样的面板需要两名员工和七天时间。此外，员工的工作环境也得到极大改善。成功引入新的质量保证流程，即检查 OSR 是否有破损和划痕。
发布日期： 八月 30, 2024
