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突破物理束縛,協作機器人助力實現真正的柔性生產

貿澤電子 ? 來源:未知 ? 2023-11-15 08:15 ? 次閱讀

工業機器人

機器人工業生產制造中有著重要的應用。通過機器人對人工的替代,不僅可以提高生產效率和產品質量,同時也能降低生產成本并避免人工在高危作業環境下受到傷害。當然,隨著產品推陳出新的速度加快,加上客制化需求明顯增加,工業機器人的主要任務也在發生著悄然的變化:傳統完成搬運、焊接和噴涂的單一功能機器人適應能力越來越差,而協作機器人則成為行業新寵。

協作機器人的出現,創造出了一種全新的工業自動化模式,它比傳統機器人更便宜、更易于部署,并且有著更高的安全性。

根據Interact Analysis的預測數據,由于協作機器人早期使用者已經證明這一模式的正確性,并且得到了很好的效益回報,因此未來幾年協作機器人的部署將會變得非常普遍,在全球機器人市場的滲透率將從現在的5%快速提升到2027年的30%。

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圖1:全球協作機器人滲透率提升

(圖源:貿澤電子

協作機器人在設計過程中比傳統機器人需要更多的考慮,后者基本只關注高速、高效和精準性,而協作機器人在此基礎上增加了安全性、協作性、易用性和經濟性的考量,使其能夠以更低的硬件成本和部署成本,和現場人工進行配合工作,這是實現高效柔性生產的關鍵。

當然,打造這樣的協作機器人就需要更先進的元器件支持,本文我們將會選取幾款貿澤電子在售的元器件產品,看看它們在協作機器人設計過程中發揮著怎樣的作用。

協作機器人真正的推動因素

柔性生產

協作機器人作為一個新興的機器人品類,如上所述,設計之初的目的是降低傷害風險,讓機器人和人類能夠更安全、簡單地交互,具備輕量化、靈活性高、安全可靠、簡單易上手和易于編程等顯著優點。

不過,在協作機器人面世的初期階段,市場反饋并不熱烈,原因在于當時的生產任務主要以品類單一、批量大和功能相對簡單為主,傳統機器人具有裝備專用、技藝平穩的特點,有著不錯的生產效率,因此制造商沒有太大的動力去更改產線。

隨著科學技術的迅速發展,人們對商品的功能、體驗、品質有了更高的要求,就連汽車都開始推出消費者個性化定制的服務。這時再看傳統機器人,其工作任務調校需要現場工程師、編程人員和產品經理花費數周,甚至是數月的時間,等到這些都做完后,商機早已錯過。

因此,真正讓協作機器人需求量大漲的原因是柔性生產逐漸成為主流。作為一種富有彈性和高度靈活的生產方式,柔性生產以市場需求為導向,按需生產、彈性供應,從而滿足消費者的個性化和定制化需求。

柔性生產的“柔性”二字具有多個維度,包括設備柔性、工藝柔性、產品柔性、擴展柔性、運行柔性和維護柔性等。其中,設備柔性是重要的樞紐,因此協作機器人能夠在其中發揮巨大的價值。

協作機器人分為軟硬件兩部分,不過在易于使用的背后,協作機器人的軟硬件其實都更加復雜。協作機器人的硬件分為機體和控制系統兩部分:機體主要包括底座、下框架、上框架、手臂、手腕體、手腕附件等;控制系統是協作機器人的大腦和神經,包括控制芯片伺服電機、減速器、傳感器等,這些器件配合在一起便能夠根據程序執行非常復雜的操作,而且非常安全。

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圖2:一種協作機器人的控制系統

(圖源:國家專利網;發明人:王龍祥、肖海峰)

協作機器人軟件系統的優勢是可以非常容易地進行修改,即使沒有編程經驗的操作員也可以快速設置和操作。為了操作簡單,用戶界面一般可以直接呈現在平板電腦或者其它手持設備上。現階段,協作機器人已經能夠和CorePro、PHM、AMMS等知名的工業智能系統進行融合,以做到系統性調度和人機協作。

綜合而言,協作機器人為柔性生產帶來了四大智能化能力,分別是智能感知、智能控制、智能診斷和智能決策。有了這些能力,協作機器人在整個生產場景中實際上就可以脫離物理束縛,和人類友好地共處。

有了協作機器人,我們看到傳統需要大量人工完成的工作都可以讓機器人去做。比如柔性物流,協作機器人可以自主完成卸貨、轉運、碼垛、上料等工作。再比如柔性焊接,過往焊接主要靠人工焊接和“龍門焊接”方式,人工焊接限制大、不可靠,“龍門焊接”可靠但不靈活;協作機器人則可以根據不同金屬材料、不同焊接材料、不同焊接位置靈活調整。

總結而言,協作機器人和柔性生產是共同促進的,在人力成本不斷上升的情況下,其價值會愈發凸顯。下面,我們就來看一下哪些元器件在打造協作機器人時能夠發揮大價值。

讓協作機器人實現

更好運動效果的慣性模塊

如果要用兩個形容詞來描述協作機器人,那么功能強大和小巧靈活肯定是很多人認可的詞匯。要想打造這樣的協作機器人,能夠提供感知能力的傳感器就顯得非常重要。

比如,上述提到的協作機器人的硬件,其中機體上的手臂和手腕體里就容納了大量的傳感器,這些傳感器有的用于力量控制,有的用于狀態檢測,還有的用于運動控制等等。

實際上,一款協作機器人水平的高低和傳感器有非常大的關系,其高精度、靈活性、安全性和高效率都和傳感器息息相關。

我們知道現在六軸協作機器人非常火,它通過模仿人類的手臂運動方式,可以在各種環境下進行高度靈活的操作,是目前主流的協作機器人。

下面這款慣性模塊便非常適用于打造六軸協作機器人,來自制造商STMicroelectronics,貿澤電子官網上該器件的料號為ISM330ISNTR。

ISM330IS和ISN330ISN

iNEMO慣性模塊

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圖3:ISM330ISNTR

(圖源:貿澤電子)

STMicroelectronics的ISM330IS和ISN330ISN iNEMO慣性模塊是系統級封裝器件,包含一個三軸數字加速度計和一個三軸數字陀螺儀。并且,該套件提供一個傳感器中樞,可以進一步嵌入四個外部傳感器。

通過嵌入式ISPU(智能傳感器處理單元),該器件能夠以非常低的功耗在邊緣端進行傳感器信號處理和執行AI算法。ISPU是一個高性能的可編程核心,通過C語言進行編程,并具有增強型生態系統(帶各種庫和第三方工具/IDE)。

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圖4:ISM330IS和ISN330ISN iNEMO

慣性模塊內部框圖

(圖源:STMicroelectronics)

除了可編程和可擴展特性,ISM330IS和ISN330ISN iNEMO慣性模塊具有的另一個特色性能是提供可選量程,這些模塊的滿量程加速度范圍為±2/±4/±8/±16g,角速率范圍為±125/±250/±500/±1000/±2000dps;此外,這些模塊具有出色的低功耗特性,高性能模式下的電流消耗為0.59mA,并且具有常開的低功耗特性,低功耗模式下的電流消耗為0.46mA(僅陀螺儀+加速度計,不包括ISPU)。

基于這些出色的特性,ISM330IS和ISN330ISN iNEMO慣性模塊能夠助力實現具有出色運行性能的工業協作機器人。

了解協作機器人

狀態信息的運動傳感器

協作機器人能夠獨立完成工作任務,也能夠和人工合作完成大量復雜的工作任務,當然前提是協作機器人處于一個良好的工作狀態下。為了讓協作機器人盡量不出現宕機狀態,實時監測協作機器人的狀態信息是很有必要的。

出于全面了解協作機器人工作狀態的目的,研發人員采取了很多手段,比如通過PLC或組態軟件對運行狀態進行監測;通過傳感器獲取協作機器人各個關鍵組件和整體的狀態量;還有通過三維仿真進行模擬來進行狀態監測等。

下面我們推薦一款能夠進行傳感器信息監測的MEMS數字輸出運動傳感器,同樣是來自制造商STMicroelectronics,貿澤電子官網上該器件的料號為IIS2DLPCTR。

IIS2DLPCMEMS

數字輸出運動傳感器

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圖5:IIS2DLPC MEMS數字輸出運動傳感器

(圖源:貿澤電子)

IIS2DLPC MEMS數字輸出運動傳感器是一款超低功耗、高性能、三軸線性加速度計。在超低功耗方面,掉電模式下器件功耗僅為50nA,有源低功耗模式下器件功耗低于1μA,高性能模式下器件功耗為120μA;在高性能方面,IIS2DLPC具有用戶可選的±2g/±4g/±8g/±16g滿量程,能夠測量1.6Hz至1600Hz輸出數據速率的加速度,并提供高達800Hz的帶寬;IIS2DLPC具有專用的內部引擎,用于處理運動和加速度檢測,包括自由落體、喚醒、高度可配置的單/雙擊識別、活動/不活動、靜止/運動檢測、縱向/橫向檢測和6D/4D定向。

IIS2DLPC設有數字I2C/SPI輸出接口,僅有低至90μg/√Hz的超低噪聲。另外,IIS2DLPC提供32級FIFO和2個獨立的可編程中斷,允許用戶存儲數據以減少主處理器的干預。用戶還可通過嵌入式自檢功能檢查傳感器在終端應用中的運行情況。

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圖6:IIS2DLPC系統框圖

(圖源:STMicroelectronics)

IIS2DLPC MEMS數字輸出運動傳感器可用于協作機器人的振動監測、俯仰和傾斜度測量以及沖擊識別和記錄。

柔性生產需要更自主

更靈活的協作機器人

未來,柔性生產將更加注重智能化和數字化,進一步改善生產過程中的協調和效率問題,進一步提升定制化產品的生產能力。

在這個大背景下,作為柔性生產的主要生產力之一,協作機器人要做到更自主、更靈活。更自主也就意味著更智能,協作機器人對于人工智能機器學習和感知技術的應用將更加的純熟;更靈活意味著更強的適應性,能夠快速適應不同的任務和工作環境,并具備自適應能力。

這些改變都離不開先進的電子元器件,貿澤電子將和廣大工程師攜手并進,打造性能更優秀的協作機器人,賦能柔性生產更好地發展。

相關技術資源

STMicroelectronics的ISM330IS和ISN330ISN iNEMO慣性模塊,了解詳情>>

STMicroelectronics的IIS2DLPC MEMS數字輸出運動傳感器,了解詳情>>

該發布文章為獨家原創文章,轉載請注明來源。對于未經許可的復制和不符合要求的轉載我們將保留依法追究法律責任的權利。

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