Aplikacja
Produkcja statków powietrznych przedstawia różnorodne wyzwania techniczne takie, jak duże wymiary produktów, złożone procesy łączenia oraz potrzebę odpowiedniej organizacji zadań montażowych. Sprostanie takim wymaganiom przy egzekwowaniu małych tolerancji i zarządzanie małymi rozmiarami serii jest ciężkie do osiągnięcia.
Wyzwanie
Przy montaży części dziobu samolotu przegroda próżniowa jest montowana przy części lufy. Dwóch operatorów musi współpracować w niekomfortowej, nieergonomicznej pozycji, żeby montaż spełnił wymagania jakościowe.
Rozwiązanie
Zema wynalazła półautomatyczny sposób na optymalizację montażu części samolotu. Zostało to osiągnięte przez innowacyjny proces nitowania dzięki współpracy robota z człowiekiem za pomocą intuicyjnego panelu HMI. Rozwiązanie Zema kładzie nacisk na współpracę człowieka z maszyną w celu zrealizowania zadania bardziej efektywnie. Po pierwsze rozwiązanie zakłada umieszczenie robota w środku lufy. Przestrzeń robocza robota jest wtedy rozszerzona dzięki zamontowaniu go na szczycie jednostki podnoszącej, co pozwala na umieszczenie podpory dokładnie na wprost przegrody. W tym samym czasie człowiek wykonuje bardziej złożone zadanie umieszczenie nitów i operowanie młotkiem do nitowania z zewnątrz lufy.
Do stworzenia systemu używanego w tej aplikacji czujnik Gocator jest zamontowany i skalibrowany z kołnierzem robota. Wtedy czujnik jest w stanie zapewnić pomiar we współrzędnych 3D każdego punktu. Dzięki wbudowanemu procesorowi i narzędziom metrologicznym czujnik wykrywa otwory w ramie lub powłoce statku, co pozwala na przeprowadzenie procesu nitowania z maksymalną dokładnością i efektywnością.
Czynności w procesie nitowania są podzielone między człowieka i robota. Człowiek wykrywa odpowiedni otwór, umieszcza w nim nit, ustawia młotek do nitowania i rozpoczyna współpracę przez aktywowanie młotka. Równolegle po ustaleniu pozycji otworów robot ustawia podporę i dociska ją do nitu w trakcie wykonywania procesu.
„Wybraliśmy czujnik LMI, ponieważ może być bardzo szybko zintegrowany i dopasowany do naszych aplikacji robota. Sam przetwarza dane, co jest ogromną zaletą dla gwałtownej implementacji pomysłów naukowych i badania realności wykonania. Ogólnie rzecz biorąc znaleźliśmy idealny obiekt do realizacji naszych potrzeb przemysłowych i badawczych.” – przekazuje Tobias Masiak, asystent badawczy w Zema.
Wynik
Dzięki zastosowaniu czujnika Gocator odległość między nitem i podporą nie zależy już od osądu człowieka, ale od precyzyjnego pomiaru czujnika, pozycjonowania robota i kalibracji narzędzia. Wynikiem zautomatyzowania tego złożonego procesu jest znaczne zmniejszenie błędów i odchyłek montażowych.
Kolejne kroki
Udoskonalona wersja tego rozwiązania, zakładająca testy wytrzymałości długotrwałej i zintegrowany system roboczy, jest już w drodze. Dodatkowo testy serii zawierają też kontrolę jakości dzięki fuzji danych z Gocatora, kamery i danych o sile użytej do procesu, a także wiedzy operatorów. Połączenie danych z algorytmami sztucznej inteligencji nastąpi w kolejnych odsłonach projektu.
Źródło: Inspect
