Южно-Уральский государственный университет продолжает уверенно занимать лидирующие позиции в области передовых исследований и разработок в сфере робототехники. Благодаря поддержке Российского научного фонда (РНФ) научная команда в составе профессора Максима Григорьева и доцента Ивана Холодилина совершила настоящий прорыв, создав компактную и экономичную систему навигации для промышленных роботов. Их уникальная технология открывает новые горизонты для автоматизации промышленных процессов, обеспечивая высокую точность распознавания объектов даже в сложных условиях.
Интеллектуальное «зрение» сквозь блики и сложные помехи
Одна из основных задач современных промышленных роботов — надёжно идентифицировать и точно локализовать нужные объекты в условиях сложной оптической среды. Наиболее актуальна эта проблема на конвейерных линиях, где объекты могут иметь яркие, блестящие или даже зеркальные поверхности, а световые блики создают ложные сигналы для сенсоров. Новейшая разработка команды ЮУрГУ позволяет «увидеть» лазерную метку даже в самых сложных визуальных условиях: например, среди множества одноцветных предметов, отражающих свет.
Ученые применили монокулярное панорамное зрение в сочетании со структурированным лазерным освещением и интеллектуальным алгоритмом, выделяющим и анализирующим лазерную линию на объекте в реальном времени. Такая схема полностью решает проблему засветки и перекрытия луча, позволяя получать стабильное трехмерное позиционирование для захвата и сортировки деталей.
Минимум оборудования — максимум возможностей
В отличие от традиционных систем, где для оценки глубины обычно применяются дорогие лидары или двойные камеры, коллектив ЮУрГУ предложил принципиально новый подход. Система состоит лишь из панорамной камеры с углом обзора 180 градусов и бюджетного лазерного модуля на 650 нм, стоимостью около 10 тысяч рублей. Важно, что благодаря использованию единой камеры снижаются расходы, упрощается техническое обслуживание и калибровка, а сама навигационная схема становится значительно компактнее.
«Мы получили решение, где меньше датчиков — значит, меньше потенциальных сбоев, связанных с синхронизацией и техобслуживанием. А одна всенаправленная камера обеспечивает максимальный обзор и даже видит объекты, частично находящиеся вне прямой видимости», — с оптимизмом подчеркивает Иван Холодилин.
Ключевые преимущества нового метода
Главное достоинство технологии — её стабильность в ситуациях, когда другие системы дают сбои. Это касается темных, глянцевых, ярко-красных и зеркальных поверхностей, где традиционные алгоритмы либо теряют цель, либо ошибаются при подсчётах координат. Внедрение специальной обработки изображения позволяет не только отфильтровывать интенсивные блики и шумы, но и полностью «восстанавливать» лазерную полосу даже при её фрагментарном перекрытии.
В основе работы лежит целый комплекс алгоритмов: многопороговая трансформация в цветовом пространстве, морфологические операции для восстановления разорванных участков линии и дополнительные методы кластеризации, устраняющие ошибки при идентификации целей.
Экспериментальные достижения и показатели точности
Промышленная испытательная площадка с использованием манипулятора SCARA демонстрирует впечатляющие результаты надежности и точности новой системы. Результаты говорят сами за себя:
- Средняя погрешность позиционирования в условиях сложных помех — лишь 5.57 мм (в то время как у привычных методов — до 18.08 мм);
- Снижение ошибки в определении глубины на внушительные 69%;
- В реальных производственных задачах среднее отклонение захвата объекта составляет не более 6.4 мм — что соответствует строгим требованиям современной автоматизации.
Благодаря высокой скорости работы (всего 0.5 секунды на обработку координат) система отлично подходит для динамичных конвейерных линий и быстрой сортировки.
Импортозамещение и промышленные перспективы
Огромным преимуществом технологии является её доступность по сравнению с зарубежными аналогами. Современные лидары стоят в разы дороже и требуют сложного обслуживания, в то время как российская разработка полностью отвечает курсу на импортозамещение. За скромную стоимость можно получить функциональность, успешно конкурирующую с западными образцами, и быстро внедрить решения в самых разных промышленных сферах — от соритровки деталей до контроля продукции на конвейере.
Система оптимально работает даже там, где постоянно возникают сложные помехи в виде бликов, переотражений, нестандартных форм предметов или фрагментарного закрытия части объекта – например, в производственных ячейках с агрессивной оптической средой.
Планы по развитию и мировой тренд роботизации
В настоящее время основной сложностью остается нейросетевой этап распознавания объекта, отнимающий до 2,93 секунд общего времени цикла (или 86% временных затрат). Научная команда уже работает над оптимизацией: внедрение более мощных графических ускорителей и эффективных компактных архитектур быстрых нейросетей позволит выйти на режим реальной обработки в онлайн-формате. Такие улучшения откроют новые возможности для роботизации даже самых динамичных и требовательных производств.
Проект под руководством Максима Григорьева и Ивана Холодилина, поддержанный Российским научным фондом, наглядно демонстрирует, что мировой тренд постепенно смещается от использования дорогостоящего оборудования к интеллектуальному компьютерному зрению и активной подсветке. Это делает современные промышленные системы доступнее и проще для внедрения, уменьшая затраты на обслуживание и расширяя область применения автоматизации.
Вклад Южно-Уральского государственного университета и его ученых в развитие робототехники невозможно переоценить — новая система уже заинтересовала производителей, стремящихся перейти на эффективные отечественные технологии. Оптимистичный взгляд в будущее, профессионализм команды и поддержка Российского научного фонда дают все основания утверждать: Россия способна создавать уникальные технологические решения, задающие новые стандарты для мировой промышленности.
Источник: indicator.ru
