Proje Özeti
Reachy Mini üretiminde, üretim ekibi servo montajı sürecinde tekrarlayan bir kontrol zorluğu tespit etti. Teknisyenler, her servo motorun doğru yönde monte edilip edilmediğini ve isim plakasının model numarasıyla eşleşip eşleşmediğini manuel olarak doğrulamak zorundaydılar. İnsan hatasını azaltmak ve kontrol verimliliğini artırmak için ekip, reCamera‘yı otomatik bir görsel kontrol sistemi olarak tanıttı. Hafif bir optik algoritma ve cihaz içi OCR kombinasyonu ile reCamera, ters monte edilmiş servo kurulumunu otomatik olarak tespit edebilir ve servo model etiketlerini doğrudan montaj hattında doğrulayabilir. Bu kenar AI görsel çözümü, daha önce manuel olan bir kontrol görevini hızlı, tutarlı ve ölçeklenebilir bir sürece dönüştürerek üretimi kolaylaştırırken kalite kontrolünü de iyileştirir.
Proje Arka Planı
Pollen Robotics ve Seeed Studio ile birlikte, Reachy Mini, Hugging Face tarafından tanıtılan ilk açık kaynak masaüstü robottur ve robotik ile AI ile deney yapmayı daha erişilebilir hale getirmek için tasarlanmıştır. İfade edici, programlanabilir ve etkileşimde bulunması kolay olacak şekilde tasarlanmış olan Reachy Mini, kullanıcıların insan-robot etkileşimini ve zeki davranışları masalarının başında keşfetmelerine olanak tanır.
Bir robot ürününden daha fazlası olan Reachy Mini, uygulamalı keşfi ve topluluk iş birliğini teşvik eden bir geliştirme platformu olarak işlev görmektedir. İnsanların fikirlerini prototiplemeleri, robotik hakkında bilgi edinmeleri ve etkileşimli AI deneyimleri oluşturmaları için erişilebilir bir yol sunar.
Reachy Mini’nin üretimi 3,000 adedin üzerine çıktığında, montaj sürecindeki önemli bir adım, operatörlerin görsel olarak doğrulamasını gerektiriyordu:
- Servo motor yönünün doğru olup olmadığı
(Alt katmandaki dairesel bileşenin bir tarafında iki dikey çizgi, diğer tarafında ise tek bir dikey çizgi bulunmaktadır. Doğru montaj yönünde, iki dikey çizgiye sahip taraf dışa bakmalı, tek dikey çizgiye sahip taraf ise içe bakmalıdır.)
- İsim plakasının model numarasıyla eşleşip eşleşmediği
Bu doğrulama adımı, her bir birimin nihai montaja geçmeden önce kontrol edilmesi gereken montaj kontrol aşamasında gerçekleşir.
Bu süreç tamamen insan kontrolüne dayandığı için, birkaç operasyonel riski beraberinde getirmiştir:
- İnsan görsel kontrolü bazen hataları gözden kaçırabilir
- Bu adım özel manuel iş gücü süresi gerektirir
- Tutarsız kontrol kalitesi, aşağı akışta yeniden işleme yol açabilir
Bu durumu ele almak için mühendislik ekibi, bir kenar AI görsel sistemi ile bu kontrol adımını otomatikleştirmenin mümkün olup olmadığını araştırmaya başladı.
Zorluk
Manuel Görsel Kontrol
Başlangıçta, bu kontrol adımı tamamen bir insan operatörüne dayanıyordu ve montaj sürecinde her servo motoru görsel olarak kontrol ediyordu.
Bu süreç bir özel operatör gerektiriyordu ve yine de yorgunluk veya görsel gözden kaçırma nedeniyle zaman zaman yanlış değerlendirme riski taşıyordu.
Yüksek Hacimli Montajda Hata Riskleri
Servo montaj hataları özellikle sorunludur çünkü:
- Yön hataları mekanik hareketi etkileyebilir
- Yanlış modeller uyumluluk sorunlarına yol açabilir
- Model numarası uyuşmazlıkları izlenebilirlik ve daha ciddi sorunlara yol açabilir
Küçük hata oranları bile, montaj sürecinin ilerleyen aşamalarında keşfedildiğinde yeniden işleme maliyetleri ve üretim gecikmeleri yaratabilir.
Fikir: Kenar AI Görselliğini Üretim Hattına Getirmek
Çözüm, Seeed Studio CEO’su Eric Pan ile reCamera ekibi arasında yapılan iş birliği ile ortaya çıktı.
Ekibin önerisi, yalnızca insan kontrolüne dayanmak yerine, kontrol istasyonuna doğrudan kompakt bir AI kamerası yerleştirmekti.
Hedef basitti:
- Otomatik olarak servo yönünü tespit etmek
- Otomatik olarak servo model numaralarını doğrulamak
- Tüm süreci kenarda yerel olarak çalıştırmak
Bu yaklaşım, üretim hızını korurken kontrol güvenilirliğini artıracaktı.
Çözüm
reCamera, tamamen açık kaynaklı, modüler bir AI kamerasıdır. Gömülü bir AI SoC üzerinde Linux çalıştırır, 1-3 TOPS hesaplama gücü sunar ve yerleşik YOLO modelleri ve Node-RED ile birlikte gelir. PoE versiyonu (bu durumda kullanılan) 1/2.9” CMOS sensör, değiştirilebilir M12 lensler (varsayılan olarak 90° FOV), PoE ve GPIO ile donatılmıştır. Herhangi bir sistem için ağ bağlantılı akıllı bir gözdür ve ayrıca kenarda YOLO için tercih edilen AI kamerasıdır.
Son sistem, kenar AI görsel denetleyici olarak 3 reCamera PoE kullanmaktadır ve iki tamamlayıcı tespit yöntemini birleştirmektedir. Bu 3-reCamera çoklu görünüm kontrol sistemi, servo motorun üst, ön ve sağ yüzlerini aynı anda izlemek için dağıtılmıştır veya reCamera’lar X, Y ve Z görüntüleme eksenleri boyunca konumlandırılarak servo motorun üç dik açılı yüzünü yakalamaktadır.
1. Servo Yön Tespiti (Optik Özellik Çıkartma)
Bir servo bileşenin ters monte edilip edilmediğini belirlemek için reCamera ekibi, özel bir optik ikili algoritma geliştirmiştir.
Bu süreç şu şekilde çalışır:
- reCamera, monte edilmiş servonun bir görüntüsünü yakalar.
- İkili görüntü işleme hattı ana yapısal özellikleri çıkartır.
- Servo muhafazasındaki karakteristik özellik noktaları tespit edilir.
- Sistem, bu özellikleri önceden tanımlanmış bir yön kalıbıyla karşılaştırır.
Eğer tespit edilen özellikler beklenen konfigürasyonla (2 çizgi) eşleşmiyorsa, sistem servoyu potansiyel olarak ters olarak işaretler ve ilgili tespit alanını kırmızı ile vurgular.
Bu yöntem hafif ve son derece verimlidir, böylece tespit işlemi doğrudan kenar cihazında çalıştırılabilir.
2. Servo Özellik Doğrulama (OCR Tanıma)
Yön tespitinin yanı sıra, sistemin servo model numarası ve isim plakasının gerekli spesifikasyonla eşleşip eşleşmediğini doğrulaması gerekir.
Bu, bir açık kaynak OCR modelinin doğrudan reCamera‘da dağıtılmasıyla gerçekleştirilir.
İş akışı:
- reCamera, servo isim plakası ve model numarasını yakalar.
- Gömülü OCR motoru metin bilgisini çıkartır.
- Çıkartılan metin, beklenen servo model veritabanı ile karşılaştırılır.
- Değerler eşleşirse, parça kontrolü geçer; aksi takdirde, kırmızı ile işaretlenir.
OCR modeli tamamen cihazda çalıştığı için, sistem bulut bağlantısı olmadan çalışır ve anında sonuçlar sunar. Ayrıca, iş verileri için gizlilik garantisi sağlar.
Yukarıdaki iki görüntü, sistem başladığında tek bir servoya odaklanmış üç reCamera tarafından yakalanan üç görünümü göstermektedir. Aşağıdaki üç tespit paneli, net, gerçek zamanlı inceleme sonuçlarını sergilemektedir. Bir servoyu inceleme pozisyonuna yerleştirmekten tespit sonucunu elde etmeye kadar geçen süre genellikle 1–2 saniye civarındadır.
Dağıtım Mimarisi
İnceleme sistemi, basit endüstriyel dağıtım için tasarlanmıştır.
Çözüm şunları içermektedir:
- Komponenti (servo) tutarlı bir şekilde konumlandırmak için özel bir mekanik aparat (jig)
- Önceden yapılandırılmış reCamera donanımı
- Cihazda yerel olarak çalışan paketlenmiş inceleme programı
Fabrikanın bakış açısından, dağıtım oldukça basittir:
- İnceleme istasyonuna aparatı monte edin
- reCamera cihazını bağlayın
- Sistemi açın
Cihaz açıldıktan sonra inceleme hattı otomatik olarak çalışır. Bu tasarım, karmaşık yapılandırma olmadan gerçekten tak ve çalıştır dağıtımını mümkün kılar.
Üretim Hatları için Ölçeklenebilirlik
Çözüm daha büyük üretim hatlarına yayılırsa, ölçeklendirme oldukça basittir.
Sistem, önceden paketlenmiş bir inceleme kiti olarak teslim edilebilir ve şunları içerir:
- reCamera donanımı
- Önceden eğitilmiş tespit algoritmaları
- OCR tanıma yazılımı
- Mekanik aparat
Bu, fabrika ekiplerinin derin AI uzmanlığı gerektirmeden sistemi hızlı bir şekilde kurmasını sağlar.
Mevcut Durum
İnceleme sistemi şu anda fabrikanın üretim hattına tam dağıtım öncesinde son test aşamasındadır.
Sistem, üretim iş akışına tamamen entegre edildikten sonra şunları yapması beklenmektedir:
- Manuel inceleme iş yükünü azaltmak
- Servo montaj kontrollerinde tutarlılığı artırmak
- Üretim sürecinin daha erken aşamalarında montaj hatalarını önlemek
Neden reCamera?
reCamera PoE kullanmak, endüstriyel inceleme için birkaç avantaj sağlar:
- Düşük gecikmeli kenar AI işleme
- Fabrika dağıtımı için uygun kompakt donanım
- Özel görsel algoritmalar için esnek destek
- Kararlı termal performans, 2–3W düşük güç tüketimi ve PoE güç kaynağı, güvenilir 24/7 fabrika ortamında çalışma sağlar.
- Tüm inceleme verileri—komponent görünümü ve model numarası dahil—cihazda yerel olarak işlenir, kurumsal veri gizliliğini korur.
Komponent doğrulama, etiket inceleme ve montaj doğrulama gibi uygulamalar için, kenar
AI görsel sistemler, reCamera gibi, üretim verimliliğini önemli ölçüde artırabilir.
Geleceğe Bakış
Robotik üretim ölçeklendikçe, otomatik inceleme kalite ve verimliliği korumak için giderek daha kritik hale gelecektir.
reCamera gibi kompakt kenar AI cihazları ile, üretim hatları hızlı, güvenilir görsel inceleme sistemleri dağıtabilir, geleneksel makine görselliği altyapısının karmaşıklığı olmadan.
Böyle çözümler, kenar AI görselinin üretim iş akışlarına doğrudan pratik zeka getirebileceğini göstermektedir ve ekiplerin bir sonraki nesil akıllı donanımı daha hızlı ve daha güvenilir bir şekilde inşa etmelerine yardımcı olmaktadır.