食品生產如何從協作機器人中受益

文/ Anke Geipel-Kern

本文作者系本刊德文版副主編。

協作機器人能夠全天候工作，因此讓小體積食品生產變得更加靈活——Gerhard Schubert已經開發出自己的產品模型，并希望使用協作機器人來將產品送入包裝機。目前第一批協作機器人已投放測試。

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機械手對Gerhard Schubert來說并不是什么新鮮事物，這家機械制造商幾十年來一直在其包裝機中使用多軸機器人，并且早在40多年前就已經是這項技術的先驅者。為實現簡易的機器人流程自動化，這家包裝機械制造商開發了自己的協作機器人，并將其命名為“tog”——在應用時，操作人員即使不具備任何編程知識，也能夠操作自如，使其快速適應新的任務。

Gerhard Schubert公司的合伙人 Ralf Schubert 描述了開發背景：“我們開發了 tog.519 用于輕質產品的取放，以前的協作機器人無法勝任這一工作。” tog 再次大幅簡化和提升了包裝效率。“有了我們的這款協作機器人，制造商將能夠更加靈活地應對未來不斷變化的市場情況和需求。”Ralf Schubert 解釋道。

協作機器人讓一切盡在掌握

主要特點：快速且易操作

極高的工作速度和極簡的操作方式塑造了tog非凡的靈活性。Ralf Schubert強調說：“這款協作機器人有著舉世無雙的效率，能夠快速地完成抓取任務，即使是在混亂的環境中。”為了保證tog的抓取速度穩定，Gerhard Schubert為這款協作機器人添加了保護單元。但這取決于用戶的訴求，無保護單元的版本同樣有著高度的安全性。

tog協作機器人作為獨立機器人操作時，不直接與人合作（協作），但仍與人在同一環境中工作。通常，業內將這種關系稱之為合作或共存，所對應的安全方案與傳統的機器人也是不同的。Ralf Schubert補充道：“我們使用圖像處理來教會協作機器人如何‘看’東西。當員工靠近時，它會逐漸降低速度，直至停止。”Ralf Schubert強調：“機器人和圖像處理的無接口通信是tog系列非常重要的一個特點。”

人工智能作為技術驅動力

機器人能正確識別產品是因為搭載了由Gerhard Schubert自主研發的人工智能（AI）神經網絡，它在安全性、速度和編程等方面精確地匹配了特殊行業的要求。這在業內稱得上是獨一無二的。為了對特定產品進行編程，神經網絡使用Schubert云中的產品照片進行訓練，然后將識別到的照片數據作為一種格式加載到協作機器人上。僅需在3天時間內識別少量的圖像，AI就可以準確地識別新產品。Ralf Schubert 說：“我們讓學習變得如此簡單，以至于我們的客戶將來無需任何圖像處理或編程知識就可以自己創建新的格式和產品。” 此后AI將使用集成在協作機器人中的高清攝像頭系統來決定協作機器人將要進行的工作任務。第一款協作機器人，目前已投入用戶端測試。

Schubert模塊化系統

tog協作機器人是在隸屬于該公司的一家初創企業中開發的。整個系列的協作機器人將在未來幾年內陸續面世。Gerhard Schubert的目標是為協作機器人解決方案創建一套完整的的模塊系統，其中包括五軸 Scara 模塊、視覺系統、送料帶、格式控件等。其應用領域包括食品行業、化妝品行業和制藥業，即需要快速將輕量產品送入系統的相關領域。

即使是將不同的產品組合在同一個套件，或者裝飾產品，也是tog協作機器人精確的應用場景。tog協作機器人所能提供的自動化選項將是其他協作機器人無法比擬的，對于包裝行業尤為適用。