梅卡曼德 凭3D视觉跑上“朝阳”赛道

作者: admin 分类: 葡京网投开户 发布时间: 2019-09-09 19:10

  本报记者 唐 芳

  梅卡曼德机器人公司不生产机器人,他们制造机器人的“眼睛”和“大脑”,使机械臂能够对混杂摆放的物品实现精准抓取——一举破解机器人操作中的“圣杯难题”。

  最近,梅卡曼德机器人公司联合创始人兼商务总监徐婷婷,凭借“工业机器人3D智能相机和视觉系统”项目,夺得2018年“创青春——中关村U30”青年创新创业大赛年度创业者称号。

  “创业最重要的,是选准一条‘朝阳’赛道。”她在接受科技日报记者采访时强调,要看准市场痛点,打造出满足市场需求的可落地和低成本化产品。

  升级工业机器人“职场技能”

  现在大部分年轻人都不愿意从事枯燥、单一的重复劳动,这是一个不争的事实,即便企业高薪聘请,又累又苦的体力劳动“招工难”已然成为常态。

  “我们确实看到这样一个市场痛点。”徐婷婷说,中国的劳动力成本在过去10年内上涨了5倍,“鉴于此,解决用工荒成为我们的创业初衷。”

  2016年,毕业于慕尼黑工业大学的邵天兰,已经在德国知名协作机器人企业积累多年经验,并参与了世界最先进协作机器人的全程研发。他选择回国创业,在召集了技术研发背景强大的合伙人团队后,创立梅卡曼德机器人公司。

  “用工难”的市场蛋糕千亿量级,梅卡曼德决定从“3D视觉”的细分市场切入。对此,徐婷婷这样解释:“不跟上游的机器人厂商抢利润,也不跟下游的集成厂商抢利润,我们清楚地明白自身定位:专注于3D视觉产品。”

  今年6月,梅卡曼德生产的第一批3D视觉产品上市,多家不同行业的头部客户第一时间批量订购,多条生产线机械臂全线升级。

  机器人精神一抖擞,做起事来“眼疾手快”,还得归功于3D智能相机和视觉算法技术,它们分别是机器人的“眼睛”和“大脑”。物流行业,大型纸箱、麻袋的搬运、拣选、装配工作大部分交给了机器人;传统生产制造领域,机器人会抱着一双鞋涂胶水、对着一盒金属料盘分拣。

  以前这些活儿,机器人大部分干不来。“以往的一些工业机器人只能做固定位置的重复抓取,无法处理特别复杂的情况。”徐婷婷说。

  用机械臂(手)抓取无序摆放的箱子,对于人类是非常简单的事,而对于机器人却极具挑战,长期以来有机器人操作中的“圣杯问题”之称。原因在于,箱子里的物体之间,物体和箱子之间存在大量的遮挡,这些遮挡一方面妨碍了对物体的感知,另一方面让机器人运动的碰撞检测变得很复杂。

  “3D视觉现在可以解决很多的问题,譬如物体堆叠、物体有花纹图案、不同物体的分类等。”徐婷婷感到自豪,当初创始人团队一心想用人工智能深度学习来训练机器人的物体识别能力,现在他们做到了。

  让每家企业都能用上机器人

  近年来,在市场倒逼的情况下,很多劳动密集型工业企业希望找到更好的自动化方案,经过筛选比较,的确有更多企业认定:3D视觉技术能帮助他们有力解决当下的用工难题。

  “我们前期调研发现,市场上的传统3D视觉产品价格高昂、买回来还要根据需求自己写代码。”徐婷婷认为,这不符合制造业工厂使用3D视觉产品的初衷——降低成本、提高效率、提升投入产出比。

  创业团队判断,正是价格和体验的痛点,导致3D视觉技术未被大规模应用。他们决定为工业企业打造一套性价比高、稳定性强、适用性好的3D视觉解决方案。

  国外传统3D视觉产品太贵,贵在原材料。团队另辟蹊径,采用普通的原材料,诉诸于强化视觉算法和软件,将售价大幅降低至同类解决方案的三分之一。为使用户操作时无需代码编程和完全可视化,团队耗费大量资源和时间编程仿真图形化软件,从而极大降低了使用难度和部署成本。除此之外,他们还为工业场景下使用3D视觉产品做了许多额外优化工作。

  比如,工业场景环境非常复杂,厂房内遍布各种设备,以往机械臂作业时经常碰到灯台或者柱子,三天两头就得维修,稳定性始终难以让工业企业满意。于是,团队采用人工智能轨迹规划算法,保证机器人在复杂情况下自动避免碰撞,并且规划最佳路径去抓取物件。

  “2D视觉+3D视觉是我们比较独特的产品模式。”徐婷婷强调道,2D视觉产品内置的镜头好比单反镜头,对紧密贴合的物体、贴有胶带或面单的物体、多类混合的物体会“一视同仁”,达不到智能分拣的目的,这时3D视觉可以大显身手。

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