美國凱恩機器人公司（Kane Robotics Inc.）表示，該公司已將人工智能與視覺傳感器相結合，使其協作機器人能夠自動跟蹤并高精度、高速度地打磨焊縫。該公司表示，其 GRIT 視覺系統將計算機視覺技術應用于 GRIT 協作機器人，以完成制造過程中的打磨、磨削和拋光等材料清除任務。

凱恩機器人公司在一份新聞稿中表示，GRIT機器人將于2023年推出，與人類一起為任何規模和類型的制造商執行勞動密集型精加工任務。這家總部位于德克薩斯州奧斯汀的公司解釋說，雖然該機器人最初是為航空航天工業的材料去除而設計的，但也可配置用于金屬加工、木工和其他類型的制造。

Kane Robotics 援引了 Paul Mueller 公司的案例，該公司尋求一種更高效的方法來打磨大型鋼罐上的焊縫。這家總部位于美國密蘇里州斯普林菲爾德的不銹鋼設備制造商還希望減少與疲勞相關的傷害，改善工作條件。

凱恩機器人公司表示，GRIT 視覺系統展示了其在實時物體檢測和自適應重新校準方面的技能，使 Paul Mueller 能夠打磨不同尺寸的儲罐外殼和各種類型的焊縫。

工程師講解 GRIT 視覺系統

Arlo Caine 博士是凱恩機器人公司的顧問工程師，也是公司顧問委員會的成員，幫助設計了 GRIT 視覺系統。他是機器人編程、機械產品設計、協作機器人技術、機器學習和計算機視覺方面的專家。

Caine 還是美國加州州立理工大學波莫納分校數學與統計系教授、數學與科學卓越教學中心副主席兼教員。他回答了 GRIT 視覺系統的以下問題。

在過去幾年中，我們看到很多人對將機器視覺和協作機器人應用到焊接和精加工領域很感興趣。凱恩機器人公司的方法與其他公司有何不同？

凱恩：GRIT 視覺系統包括一個與凱恩機器人手臂和專有人工智能軟件集成的攝像頭。人工智能利用攝像頭的圖像進行 "思考"，引導機器人沿著焊縫前進。當焊縫不完美時，人工智能的自動轉向系統會跟蹤不平整的圖案，并相應地調整機械臂的方向。

在安裝之前，凱恩工程師會教人工智能識別各種焊縫。通過軟件更新，視覺系統學會了檢測焊縫的變化并提高打磨精度。

這一點與其他 cobot 焊接系統不同，因為凱恩人工智能視覺系統能 "看到 "打磨工具要遵循的路徑，甚至在焊縫消失時也是如此。大多數視覺系統都能看到物體并做出反應，但這些物體不會消失，焊縫也是如此。

Kane 的視覺系統克服了這一問題，它學習每個特定焊縫打磨過程的各個階段，這樣 cobot 就能識別何時繼續或停止打磨。這在 cobot 領域是前所未有的。

GRIT 機器人如何知道工作何時完成？

凱恩：cobot機器人承擔著固定打磨機的枯燥而又骯臟的工作，視覺系統則負責長時間跟蹤大面積接縫的單調工作。但是，人類操作員仍然要選擇給定磨料的力度、沿著接縫移動的速度，以及要經過多少道工序才能達到要求的光潔度。打磨工作何時 "完成 "由人工操作員做出最終判斷。

對于不同的客戶和不同的應用，"完成 "的含義是不同的。對于凱恩公司的客戶 Paul Mueller Co. 而言，其應用范圍非常廣泛且多樣，因此完全教授 GRIT 超出了競標范圍。

凱恩教導系統完成所需的基本工作，并將管理工作留給人工操作員。這與凱恩的理念不謀而合，即簡單化和自動化，只有最關鍵的部分才能幫助人類更好地完成工作。

凱恩 cobot 讓人類參與其中

雖然很多人認為自動化就是機器人完全取代人類工人，但為什么人類在這些制造任務中 "不可或缺 "呢？

凱恩視覺系統利用機器學習來近乎實時地糾正機器人的動作。但是，制造出來的零件很少能完全復制完美的 CAD 模型和精確的機器人動作，因此仍然需要人的判斷。人類操作員最終將決定如何以最佳方式打磨焊縫。

人類操作員決定如何定位工具、使用何種磨料，以及何時達到精加工規格。GRIT 視覺系統控制 cobot 后，實時定制界面可讓人類操作員根據需要進行評估和調整。

需要強調的是，我們的系統是真正的協作式系統。cobot 完成單調乏味的工作，而熟練的操作員則對成品進行加工。

您只使用 FANUC 的 CRX-10iA/L 機器人手臂嗎？是否需要額外的集成？

凱恩：視覺系統的基本操作如下：

視覺系統檢測焊縫

引導算法計算機器人的動作，以跟蹤焊縫，以及實時控制程序向機器人控制器發出指令，使機械臂快速做出反應。操作 1 和操作 2 與機器人無關。凱恩只針對所有 FANUC CRX 類型（而不僅僅是 CRX-10iA/l）實施了操作 3。我們正在為 Universal Robots 的機械臂開發第 3 部分。

每個項目都將根據工作需要進行不同的集成，無論是不同尺寸或樣式的磨床，還是不同的研磨介質。

Paul Mueller 項目集成了一臺 2HP 氣動砂帶磨削機。該工具可配置不同的接觸臂和砂輪，以使用各種不同的砂帶（1 到 2 英寸寬，30 英寸長），砂帶的質量也不同，從粗到細再到混合。

凱恩的人工智能程序非常強大，足以適應使用同一視覺系統的各種工具。

人工智能學習焊接過程

您能更詳細地描述一下人工智能是如何幫助檢測物體和理解消失的焊縫的嗎？

凱恩：凱恩專有的人工智能軟件可根據 GRIT 視覺系統攝像頭每秒拍攝的幾十幀圖像，從周圍材料中識別出焊縫。人工智能使用實時物體檢測模型來直觀地識別焊縫。

視覺系統可以學習特定焊接打磨過程的各個階段，因此 cobot 可以識別何時停止或繼續打磨。隨著凱恩從客戶那里收集到更多關于焊接打磨 "直至完成 "的所有不同階段的數據，這項功能仍在開發中。

在指定工作的每個階段，人工智能每秒都會做出許多微小的決定，以完成指定的任務，但它還不具備對這些任務進行排序或負責質量控制的執行權......。

凱恩機器人公司是否與Paul Mueller 公司合作開發 GRIT 系統？

凱恩：是的，我們與Paul Mueller公司合作開發，并與他們的團隊首次在商業應用中使用了GRIT視覺系統及其專有的人工智能。

保羅-穆勒團隊能夠對新產品進行實時評估，并提出調整和改進建議。在測試和使用該系統的過程中，他們不斷向我們反饋數據，這也讓 GRIT 進一步了解了成品應該是什么樣子。

您收到了哪些反饋，又是如何處理的？

凱恩：Paul Mueller 對 GRIT 視覺系統的焊接打磨效果很滿意。他們仍在測試和培訓階段，但對系統的設計、人工智能界面的直觀性和整體性能表示滿意。

Paul Mueller建議凱恩在人工智能界面中加入一個選項，讓操作員在打磨前后指定提升距離，從而提高系統繞過從罐體表面延伸出來的障礙物（如管件、吊耳、人孔等）進行打磨的能力。

Paul Mueller還希望有一個功能更強大的工具，能轉動更大范圍的砂帶，以適用于更大和更小的接縫。由于 CRX-10iA/l 的有效載荷有限，我們選擇了 2HP 砂帶磨削機，以獲得與重量相當的最大功率。

在設計過程中，我們與保羅-穆勒公司的首席磨削技師進行了會談，以確保我們的工具設計足夠堅固，能夠執行他們的工藝。因此，我們打造的系統讓他們的操作員覺得非常有用，操作起來也很直觀。

凱恩為焊接以外的應用提供 GRIT 視覺系統對于人工智能視覺的未來應用，你們下一步是否有計劃與特定的合作伙伴或任務合作？

凱恩：對于機器人視覺系統來說，焊接打磨是一個令人興奮的新領域。凱恩已準備好與焊工和制造團隊合作，采用 GRIT 視覺系統對多個行業的所有類型焊縫進行打磨。

但 GRIT 視覺系統不僅適用于焊縫打磨，我們還計劃將其用于各行各業的其他類型操作，包括打磨航空航天裝配中的復合材料部件、拋光汽車制造中的金屬件、打磨家具制造和相關行業中的木材，以及其他材料去除應用。

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