1. Verifica che la visione artificiale sia davvero necessaria
Non tutte le applicazioni richiedono un sistema di visione. Operazioni semplici di pallettizzazione o di prelievo basate su griglie possono spesso essere gestite con strumenti integrati o sensori. La visione dovrebbe essere utilizzata quando precisione, variabilità o requisiti di sicurezza la rendono realmente necessaria.
2. Definisci chiaramente l’applicazione
Le applicazioni di visione rientrano generalmente in tre categorie:
Localizzazione e pianificazione del percorso: riconoscimento accurato degli oggetti e stima della loro posizione e orientamento.
Ispezione: individuazione di difetti o verifica della qualità.
Sicurezza: monitoraggio della presenza di persone nell’area di lavoro del robot.
3. Scegli tra telecamere 2D e 3D
Visione 2D: ideale per la lettura di codici a barre, il controllo dell’orientamento delle etichette e le operazioni di smistamento di base.
Visione 3D: fondamentale quando è necessario rilevare profondità, volume e caratteristiche delle superfici, ad esempio nelle applicazioni di assemblaggio di precisione o nella produzione di microchip.
4. Scegli il livello di precisione in base alle tolleranze richieste
Le telecamere ad alta risoluzione sono fondamentali nelle applicazioni con tolleranze molto strette. Per attività meno complesse possono invece essere sufficienti sistemi più convenienti. È importante evitare di investire in prestazioni superiori a quelle realmente necessarie.
5. Considera le condizioni di illuminazione
L’illuminazione può determinare il successo o il fallimento di un’applicazione di visione.
È importante chiedersi: il sistema è in grado di gestire variazioni della luce ambientale? Dispone di una propria illuminazione? Anche piccoli cambiamenti nelle condizioni di luce possono compromettere i risultati.
6. Allinea la velocità di elaborazione al tempo ciclo
Le applicazioni ad alta velocità richiedono sistemi capaci di acquisire ed elaborare rapidamente le immagini. Questo aspetto deve essere considerato nel calcolo del tempo ciclo per evitare la creazione di colli di bottiglia.
L’integrazione dei sistemi di visione con strumenti di ottimizzazione basati sull’intelligenza artificiale, come AI Accelerator di UR, può contribuire ulteriormente a ridurre i colli di bottiglia e ad aumentare la produttività.
7. Verifica la compatibilità con una piattaforma aperta
Scegli robot che possano integrarsi facilmente con diversi sistemi di visione. La piattaforma aperta di UR e l’ecosistema UR+ semplificano questa integrazione, contribuendo a proteggere l’investimento nel tempo e a ridurre le complessità di implementazione.
