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  • 從“機器換人”到“智能智造” 3D視覺重構工業生產正當時

    來源: 光錐智能 2022-06-27 17:22:13

    巨大的廠房里,搭載著3D工業相機的機械臂正在進行著今天的工作,它需要將燒得通紅、重達百斤的火車輪進行抓取上料。

    高達500℃的溫度,這樣的場景,光想想就已經熱得冒汗。

    而就是這樣酷熱的環境下,在以前,這項工作基本是由工人來操作的。

    3D視覺的出現,讓機器人不僅能夠在極端條件下抓取輪胎,還能擰螺絲、抓麻袋,實現“萬物皆可抓取”。

    近些年來,人工智能技術的發展推動了3D視覺的誕生,由3D視覺引導的工業機器人,能夠識別各類規格的紙箱、麻袋等物流行業的常見物體,并通過深度學習建立模型,實現對新物體的準確識別和抓取。

    而資本的嗅覺是最敏銳的。

    據光錐智能不完全統計,2021年全年,3D視覺在工業機器人領域共發生融資事件17起,而僅僅是2022年第一季度,該領域就發生融資事件9起,實現了融資量的翻倍增長。

    而火熱在第二季度再次延續。近日,梅卡曼德宣布完成C+輪融資,與此同時,星猿哲也完成了B+輪的融資。

    賽道的升溫,背后是工業機器人智能化需求的推動。

    長期以來,由于作業精度不夠高、不夠靈活,傳統工業機器人一直被打上“笨重”、“剛性”的標簽,雖然在一定程度上代替了人力,但效率提升有限。面對復雜的生產環境,工業機器人需要邁向自適應、自感知的智能化升級。

    從“機器換人”到“智能智造”,利用3D視覺和人工智能技術,機器人重構工業生產正當時。

    工業生產的新“視界”

    1969年,第一片CCD圖像傳感器在美國貝爾實驗室誕生,此后,生活、生產的各個領域都開始與圖像和視覺相連接。

    人類70%的信息都是通過眼睛感知到的,機器人也一樣。在3D視覺出現之前,機器人識別三維世界需要先拍攝2D畫面,再經過計算得出三維立體數據,過程繁瑣復雜。特別是在工業生產中,僅僅依靠平面成像不足以提高工業機器人的智能化水平,它需要一雙更明亮的“眼睛”。

    作為機器視覺的一種,3D視覺在完成了2D成像的迭代后,也提高了機器人作業的靈活性。與2D視覺相比,3D機器視覺通過三維成像技術,能夠獲得物體高精度的三維點云坐標。

    但3D視覺的最終目的并不只是讓工業機器人能夠“看得清”,還得“看得懂”。

    就傳統的工業機器人而言,大多是按照既有的指令來執行任務,動作重復機械。但加上3D視覺技術以后,可以通過圖像獲取、信息處理和機械控制的傳導路徑來實現高效靈活作業。

    例如,在汽車制造的焊裝車間里,需要對大型副車架的各類孔徑、位置度等關鍵參數進行精準測量,單個工件微小的誤差都會影響最終的裝配效果。利用3D視覺技術,能夠生成孔位等細節的高質量成像,將所得信息傳輸給計算機以后,機器人就可以靈活應對不同位置的孔位,快速、精準地完成測量任務。

    從自動化到智能化,中國制造業單件大批量的傳統生產模式正在逐漸被小批量、分散的柔性化生產模式所替代。因此,如何實現高端制造中機器人柔性化、小批量、定制化的生產,成為了高端制造和智能制造機器人關鍵技術需要解決的問題。

    此前,華為天才少年稚暉君自制機械臂給葡萄皮縫針的視頻在B站大火,工業機械臂的精細化生產也進一步進入大眾的視野。

    從前,在汽車、鋼鐵等制造業中,零部件的裝配工序都主要由人工來操作,勞動強度大、效率低,而且零部件種類多、結構復雜,傳統的自動化很難滿足柔性化生產的需要。而3D視覺的出現扭轉了這一局面。

    3D視覺能夠在擰螺絲、裝汽車輪胎以及重物的上料裝配等場景實現應用,引導機器人識別并抓取隨意擺放的工件,按要求將工件裝配于指定位置,實現高精度定位抓取及高精度糾偏放置。

    從應用功能來看,3D視覺技術在視覺引導和檢測類場景應用較為廣泛。而從應用終端來看,物流、金屬加工和汽車零部件行業是當前3D視覺工業機器人較為重要的應用領域。

    每逢“618”、“雙十一”等節日大促,電商倉內都需要處理上百萬件的日訂單量,而傳統人工供包模式人力成本高、效率低,難以滿足高分揀效率的客觀需求。面對海量無序的SKU,3D視覺可以快速、準確識別包括硬包、軟包、信封等多種形態的包裹,實現各類包裹的三維定位,引導機器人進行抓取并放置到指定地點。

    可以預見,隨著相機、鏡頭等核心硬件性能的提升,以及圖像處理、深度學習等軟件技術的發展,3D視覺技術重構工業生產的作用將會更加凸顯。

    4年涌入近百家

    新老玩家大混戰

    在2018年的上海工博會上,展示3D視覺方案的工業機器人公司還寥寥無幾,而伴隨著3D技術越來越成熟、智能制造的興起,多家3D視覺工業機器人公司獲得了融資,此前相對冷清的賽道開始熱鬧起來。據高工機器人統計,目前中國市場上3D視覺廠商的數量大概在60-70家,且這一數量還在持續增長中。

    熱潮之下,一批智能機器人創業公司雨后春筍般涌現,如庫柏特、靈西機器人、梅卡曼德、非夕、阿丘科技、星猿哲等。

    傳統的老牌企業也不甘示弱。工業機器人的“四大家族”ABB(瑞士)、安川(日本)、發那科(日本)和庫卡陸續入局,同時,也能看到AI視覺領域??低?002415)和曠視的身影。

    3D視覺工業機器人也受到資本的追捧。截至6月20日,2021年以來,工業3D視覺領域發生的融資事件共31起,融資金額高達數十億美元,融資輪次主要集中在A輪和B輪,說明整個行業還在早期。

    整理:光錐智能

    2016年,梅卡曼德CEO邵天蘭曾在知乎上回答了“國產工業機器人目前發展到了什么水平?”的問題:“五至八年內中國機器人的硬件水平可以追上第一集團,三至五年內軟件水平可以彎道超車,趕超第一集團。”

    在機器視覺賽道上,國外的基恩士、康耐視等公司,在2D視覺領域占據著幾十年的“霸主”地位。而如今,整個3D視覺市場仍處于發展的早期階段,國內外廠商在硬件產品和軟件算法上能夠站在同一起跑線上。

    其次,在3D視覺+AI+工業機器人的細分賽道,國內廠商布局更早。作為制造業大國,中國擁有豐富的工業應用場景,也產生了很多定制化需求,鍛造了國內廠商較強的項目交付能力。

    相較于國外廠商在應用需求形成一定規模時才會考慮開發方案,國內廠商更善于抓住機會去推廣自己的產品,以量變的積累形成質的飛躍。

    而在2D視覺市場長達幾十年的發展歷程中,行業格局早已趨于穩定,技術方向也較為固定,玩不出什么新花樣。如果不是新技術帶來新機會,新玩家很難切入場景。

    就目前而言,3D視覺在工業機器人領域的應用,市場滲透率并不高,基本競爭格局可以分為上游元器件、軟件算法、3D相機軟硬件、一體化解決方案四類。由于產業處于早期階段,國內市場格局較為分散,梅卡曼德和靈西機器人這類創業公司參與了產業鏈的多個環節,在一體化解決方案上走在前列。

    雖然兩者在軟件算法平臺的開發上相差無幾,但在硬件技術和3D成像技術上,靈西機器人要優于梅卡曼德,而梅卡曼德則在缺陷檢測應用中有更多的落地方案。在重點的下游應用行業,靈西機器人在物流、鋰電市場有較為成熟的方案,而梅卡曼德在汽車等其他市場的優勢更為明顯。

    從國內的市場競爭格局來看,能夠進入規?;慨a階段的公司跑在第一梯隊。而視科普銷售總監余舒帆也曾表示,“隨著涌入3D視覺賽道的玩家越來越多,會加劇頭部企業的形成。同時,關于3D視覺的市場規模和行業應用會實現進一步突破。”

    實際上,無論是行業格局還是技術發展,3D視覺仍然處于早期。而工業生產試錯成本高,因此,在解決方案沒有落地之前,資本和客戶都在觀望。

    2019年,梅卡曼德的3D視覺+AI+機器人解決方案在汽車、家電、3C、物流等行業實現了50多個項目的落地,而靈西機器人、星猿哲等公司也分別獲得了Pre-A輪和A輪融資。

    從demo到方案落地,在沒有客戶和渠道積累的前提下,以技術見長的創業公司克服了經驗不足、對行業了解不透的問題,砸出了3D視覺在工業機器人領域的第一道水花。

    難題:

    成本待下降,技術仍需迭代

    雖然機器視覺已經走過了70多年的歷程,但對于3D視覺來說,真正意義上發展起來,是在2018以后。

    4年時間,猶如一個孩童剛走得穩當。

    據MIR睿工業統計,2021年工業3D視覺市場出貨量達2.7萬套,在整個工業機器視覺市場出貨中占比不足5%,市場滲透率較低。

    中國機器視覺產業聯盟數據顯示,在機器視覺的下游應用市場中,消費電子是現階段3D視覺的主要應用市場,占比24.79%,其中智能手機應用占比最大;其次,半導體和汽車行業也是3D視覺主要的陣地。

    3D視覺市場潛力巨大,但另一方面,也存在一些問題:3D視覺在工業機器人領域批量應用少,成本和支出難以平衡。

    據悉,國產3D相機的價格一般在5-7萬元人民幣,進口相機在10萬元及以上。而成本主要由前期的研發投入以及硬件本身的成本組成。

    對于很多3D視覺+AI+工業機器人的解決方案提供商而言,前期投入的大量研發費用會拉高成本,而且在市場導入期,批量應用尚未展開,無法通過規?;a的方式攤薄成本,這就導致了產品高昂的價格。

    另外,3D相機硬件的成本約占整體硬件成本的40%。而在硬件市場上,海外廠商占據大部分高端市場份額,產品售價約比國內廠商高出50%-100%。3D相機內置的芯片、光學鏡頭等核心零部件需要外購,盡管近些年刮起了國產替代的風,但仍然還沒撼動國外廠商的地位。

    成本下不去,客戶難買單,高昂的價格減緩了市場拓展的速度。

    而技術和人才也仍存在一些待突破的難題。

    3D視覺主要分為硬件設備和軟件算法兩個部分,光源、鏡頭、相機等硬件產品負責成像,視覺控制系統則負責處理成像的數據并輸出結果。

    在硬件方面,3D工業相機的作業頻率需要適應機器人的固有最高節拍。據悉,ABB速度最快的SCARA機器人的節拍時間可達0.29秒 ,這對3D工業相機的作業速度提出挑戰。同時,目前的3D工業相機無法完全排除環境光的干擾,仍然會受到高反光工件以及環境光的變化帶來的影響。

    在軟件算法方面,也同樣需要進一步提升。在缺陷檢測應用中,往往是給定一些具體的缺陷模型,讓3D視覺來識別缺陷是否存在。但在實際應用中,許多缺陷由于缺少樣本或者樣本量少,從而出現漏檢的情況。3D視覺對識別非預期性的缺陷還需要更強的學習和處理能力。

    另外,3D視覺是一個交叉領域,涉及光學、3D成像、深度學習、運動規劃等眾多技術,鏈條很長。相關領域的人才稀缺也導致了售后技術支持的窘境:懂軟件算法的,不一定會修理硬件。如果遇到設備故障的情況,售后鏈條長。

    歸根結底,由于3D視覺仍然處于Gartner曲線的技術萌芽期,市場整體比較碎片化,離解決方案大規模的成熟落地還有一段距離。任何新興的技術產業都需要經歷這一過程,要先學會走,才能真正跑起來。

    當第一聲水花濺起時,所泛起的不一定是漣漪,也有可能掀起巨浪。

    順為資本副總裁黃豪曾表示:“隨著工業自動化和智能化的持續推進,3D機器視覺將在工業、物流和商業等多個領域遍地開花。

    處于規??焖僭鲩L的爆發前夜,3D視覺正在醞釀下一個百億市場。(盧瀅西)

    關鍵詞: 3D視覺重構工業生產 3D工業相機 人工智能技術 工業機器人領域

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