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串鸡肉,配便当,机器人技术赋能..食品制造行业 | 智周报告核心版

时间:2020-03-31 01:59:35 栏目:科技


今朝为止,工业机械人首要用于大型机械的制造工场。因为奋发的初始成本以及需要大型工场来构建机械人随附的相关系统的原因,很难仅将工业机械人引入中小型公司。跟着IoT和AI手艺的引入,机械人在一部门小型的生产场合有望起到了加快工场主动化和效率的感化。经由将机械人和相关系的系统保持到Internet,能够将每个系统的运行状况收集为数据,从而将其用作确定生产线状况,或快速发现主动化系统中的缺陷。连系AI的机械人能够使用传感器识别产物并按照本身的设法进行把持。本文将环绕制造业中的食品加工部门,解析在不划定的食品,以及数量少种类多等食品,充裕行使人工智能与机械人手艺来庖代传统的人力功课。



作者 | 熊利郎


 一  
..机械人市场规模
经济财富省和国度成长研究局的NEDO的机械人市场规模调研显露,2015年的市场规模为1.6兆日元,2020年估计为2.9兆日元。到2035年,包罗办事机械人在内的国内机械人市场将增进五倍以上,达到9.7兆日元。凭据总部位于德国的国际机械人结合会(IFR)的一份名为“世界机械人:2017年工业机械人”的申报,从2011年到2016年,工业机械人的全球发卖额平均每年增进14%。财富机械人的年销量不光在..并且还在全球局限内增进。在亚洲和欧洲,机械人都有望成为劳动力成本上涨的替代产物。除了汽车和大型机械制造外,食品业机械人同样吸引了人们的注重,以更少的人力资源发生更高的生产率。本文将着重剖析食品业机械人的使用案例和个中涉及到的机械人手艺

 二  
食操行业常用智能手艺

图像识别手艺:图像识别让机械人拥有眼睛能够像人类一般看世界。将真实世界中三维物体经由传感器改变为二维的平面图像,再经图像处理,输出该物体的图像。图像识别对光线的依靠性很强,往往需要好的照明前提,以便获取物体最清楚的图像。在分歧的传送带上,因为工场的场地限制导致了光照前提与实验室的分歧,会影响机械人识其余正确率。

云较量手艺:云较量手艺能将财富线上的分歧类型机械人进行保持,统一供应算力,统一掌握分歧类型机械人的运行效率以达到机械人互相间能够协同功课和负载平衡。云较量手艺也能实时监控分歧机械人的数据来剖析机械人的运行状况,以降低财富线停摆的风险和损失。

传感器手艺:传感器可以感触温度,红外线,传送带转速等多种数据,将数据汇总后处理,获得当前财富线的状况,并凭据预先设定的解决方案进行下一步处理。在流水线上,更多用于探测流水线的状况,以便机械人能与流水线更好的合营。

 

 三  
机械人手艺在..食操行业的应用分布


 四  
机械人在..食操行业应用案例

食物前加工解决方案:烤鸡肉串等食品因为产物数量少,种类繁多,其加工要相符产物尺度,需要熟练的工人经由目测搜检重量,外形等来进行判断,有好多手人工介入的过程。Cosmojapan股份有限公司供应的机械人系统中,使用摄像机经由对拍摄的图像处理,瞬时较量出肉和大葱的最佳组合,经由穿刺机将成家的究竟进行穿刺,实现了每3秒可完成一串烤鸡肉串。。

包装星散解决方案:机械人能够主动更调附着在蛋糕上的模具,因为模具对照薄,缺乏刚性以及轻易被静电充电等物理特征,是以难以把持,需要在不损坏蛋糕构造的前提下完成这部门的更调工作。福陵技研有限公司经由使用非常天真的六轴机械人,并将其与一只奇特的机械手相连系来实现主动化。在连结产量不变的情形下,将原9人的工作削减为6人。

流水线产物主动整顿方案Centralpack股份有限公司供应的并行链接型机械人,能搭配图像处理手艺的高机能相机的连系,使得检测流水线上的食品包装袋成为或者。将流水线上各个偏向的食品包装袋整顿为统一偏向,统一顺序的整洁分列,有助于后续的分类,贴标签,装箱等把持。此机械人可将整个工序所需的6人缩减为2人,降低66%的人力成本。

智能洗碗解决方案:凭据外形,颜色和巨细来区分餐具,图像处理需要大量的工时才能识别一种餐具。若是将市肆中使用的分歧种类的餐具都正确识别是对照难题的。吉野家公司经由在餐具上粘贴和烘烤特别标记,将用于洗碗机械人识其余区域扩大了大约四倍,削减了2/3的图像识别时间,同时餐具的摆放也无需特别处理。

主动贴标签解决方案:冷冻产物解冻后的有效期标签工作,因为交货时间该工作在午夜进行,是以很难确保工人的平安。同时涉及的工人多,所有食品都正确贴标签的风险高。TAKAKI BAKERY股份有限公司供应的并行链接机械人,可主动将标签粘贴在盒子中,而另一类协作机械人服装运输和传递箱子和食品袋,两类机械人协同功课构建一条主动生产线。将45人时的工作量削减为18人时,提高了2.5倍的工作效率。


 五  
机械人手艺在食操行业的局限性

机械人应用垂直:单一简洁的机械人可用于处理单一类型的义务。凭据某一需求制订的机械人需要定制化斥地,斥地后的产物无法普及到其他流水线中,机械人制造的垂直化导致产物的成本难以因为规模扩大而降低。

食操行业数据的缺乏:即使是简洁的食品分类,也需要在练习阶段采集大量的数据并进行人工标记,不然机械人在识别率上无法达到食品生产线良品率的尺度。初期搭建AI机械人所需的数据采集和标记成本奋发,限制了机械人的使用场景。


 六  
机械人手艺在食操行业的成长趋势

机械小型化:使用诸如软机械人手艺和新的制造方式,将机械手用新材料取代,缔造出加倍天真可操作的机械手臂供AI进行把持,以便完成今朝传统机械手臂无法施展的动作。用更小更天真的机械人取代人力,完成机械反复的流水线工作义务。

机械柔性化:深度进修改变了机械识别物体的能力,可以在工作过程中进修。但食操行业的数据量,尤其是针对中小规模的流水线功课。每条财富线均需要练习分歧AI,所需要的数据采集时间长,难以达到深度进修所需要的宏大数据量,这需要让AI可以从有限的、少量的数据中快速进修。

本文为智周系列申报焦点版,响应深度版的推出规划将在后续发布,敬请人人存眷。针对「机械人在..食品制造范畴的应用与瞻望一主题,有哪些偏向或主题,你进展在申报深度版中读到具体的阐述与剖析,迎接留言,这将成为我们建造申报深度版的主要参考。

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▼ 专题介绍


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