Шлифовка с помощью роботов - практический опыт

Эпизод 36. Мы углубляемся в инновационные подходы к автоматизации финишной обработки металлов. Вы узнаете, как передовая роботизированная шлифовальная система, управляемая ИИ, решает серьезные проблемы производства, такие как нехватка рабочей силы и опасные условия труда в шлифовке, полировке и зачистке. В фокусе — принципы работы этой ИИ-системы, способной адаптироваться к высокосортным производственным средам. Система выполняет такие задачи, как сглаживание сварных швов, финишная обработка поверхностей и удаление литников на металлических деталях. Ключевые аспекты, которые будут рассмотрены: Пять основных ролей, которые играет ИИ в этом процессе:1. Сканирование детали с использованием лазерных или 3D-технологий для создания внутренней модели, что критично в условиях, когда нельзя полагаться только на CAD-модели. Точность сканирования достигает 50-100 микрон. 2. Определение целевых областей для обработки.3. Планирование движений робота, включая подход, контакт и выполнение операции.4. Мониторинг процесса в реальном времени с использованием обратной связи по усилию для оценки нештатного поведения и обеспечения безопасности.5. Моделирование процесса для новых материалов, обучение оптимальным параметрам, таким как обороты в минуту (rpm), прилагаемое усилие и объем удаляемого материала. "Воплощенный ИИ" (Embodied AI) – его отличие от обычного цифрового ИИ и почему он критически важен для задач шлифовки. В отличие от цифрового ИИ, который генерирует цифровой вывод, воплощенный ИИ рекомендует действия, которые выполняются в физическом мире, часто без человеческого вмешательства. Это требует высокой физической точности и контроля, поскольку даже небольшая ошибка может привести к серьезным последствиям. "ИИ, основанный на физических принципах" (Physics-informed AI) – подтип воплощенного ИИ, который гарантирует, что система соблюдает законы физики, например, зависимость объема удаляемого материала от приложенного усилия. Это позволяет роботу учиться взаимодействию инструмента и материала (например, алюминия и стали), руководствуясь физическими принципами. Высокоточный контроль силы с использованием датчика высокого разрешения, способного реагировать на килогерцовых частотах, что позволяет роботу регулировать положение инструмента для поддержания целевого контактного усилия.Адаптация к геометрии и материалу: система динамически адаптируется к геометрии детали и вариациям материала в реальном времени, регулируя траекторию перпендикулярно контакту и обеспечивая постоянное контактное давление. Она учится "рецептам" для каждого материала, чтобы контролировать тепловыделение и объем удаляемого материала.Меры безопасности, включая полностью закрытые ячейки с физическими барьерами и контроль доступа для людей, а также автоматическое отведение робота при превышении лимитов силы. Эпизод также затронет вопрос о том, как система справляется с "чувством" шлифовки, сравнивая возможности робота с человеческой интуицией, и планы на будущее для этой технологии в металлообработке. Источник: https://www.mmsonline.com/articles/is-ai-ready-to-tackle-high-mix-grinding-interview-with-graymatter-robotics-co-founder