美国凯恩机器人公司（Kane Robotics Inc.）表示，该公司已将人工智能与视觉传感器相结合，使其协作机器人能够自动跟踪并高精度、高速度地打磨焊缝。该公司表示，其 GRIT 视觉系统将计算机视觉技术应用于 GRIT 协作机器人，以完成制造过程中的打磨、磨削和抛光等材料清除任务。

凯恩机器人公司在一份新闻稿中表示，GRIT机器人将于2023年推出，与人类一起为任何规模和类型的制造商执行劳动密集型精加工任务。这家总部位于德克萨斯州奥斯汀的公司解释说，虽然该机器人最初是为航空航天工业的材料去除而设计的，但也可配置用于金属加工、木工和其他类型的制造。

Kane Robotics 援引了 Paul Mueller 公司的案例，该公司寻求一种更高效的方法来打磨大型钢罐上的焊缝。这家总部位于美国密苏里州斯普林菲尔德的不锈钢设备制造商还希望减少与疲劳相关的伤害，改善工作条件。

凯恩机器人公司表示，GRIT 视觉系统展示了其在实时物体检测和自适应重新校准方面的技能，使 Paul Mueller 能够打磨不同尺寸的储罐外壳和各种类型的焊缝。

工程师讲解 GRIT 视觉系统

Arlo Caine 博士是凯恩机器人公司的顾问工程师，也是公司顾问委员会的成员，帮助设计了 GRIT 视觉系统。他是机器人编程、机械产品设计、协作机器人技术、机器学习和计算机视觉方面的专家。

Caine 还是美国加州州立理工大学波莫纳分校数学与统计系教授、数学与科学卓越教学中心副主席兼教员。他回答了 GRIT 视觉系统的以下问题。

在过去几年中，我们看到很多人对将机器视觉和协作机器人应用到焊接和精加工领域很感兴趣。凯恩机器人公司的方法与其他公司有何不同？

凯恩：GRIT 视觉系统包括一个与凯恩机器人手臂和专有人工智能软件集成的摄像头。人工智能利用摄像头的图像进行 "思考"，引导机器人沿着焊缝前进。当焊缝不完美时，人工智能的自动转向系统会跟踪不平整的图案，并相应地调整机械臂的方向。

在安装之前，凯恩工程师会教人工智能识别各种焊缝。通过软件更新，视觉系统学会了检测焊缝的变化并提高打磨精度。

这一点与其他 cobot 焊接系统不同，因为凯恩人工智能视觉系统能 "看到 "打磨工具要遵循的路径，甚至在焊缝消失时也是如此。大多数视觉系统都能看到物体并做出反应，但这些物体不会消失，焊缝也是如此。

Kane 的视觉系统克服了这一问题，它学习每个特定焊缝打磨过程的各个阶段，这样 cobot 就能识别何时继续或停止打磨。这在 cobot 领域是前所未有的。

GRIT 机器人如何知道工作何时完成？

凯恩：cobot机器人承担着固定打磨机的枯燥而又肮脏的工作，视觉系统则负责长时间跟踪大面积接缝的单调工作。但是，人类操作员仍然要选择给定磨料的力度、沿着接缝移动的速度，以及要经过多少道工序才能达到要求的光洁度。打磨工作何时 "完成 "由人工操作员做出最终判断。

对于不同的客户和不同的应用，"完成 "的含义是不同的。对于凯恩公司的客户 Paul Mueller Co. 而言，其应用范围非常广泛且多样，因此完全教授 GRIT 超出了竞标范围。

凯恩教导系统完成所需的基本工作，并将管理工作留给人工操作员。这与凯恩的理念不谋而合，即简单化和自动化，只有最关键的部分才能帮助人类更好地完成工作。

凯恩 cobot 让人类参与其中

虽然很多人认为自动化就是机器人完全取代人类工人，但为什么人类在这些制造任务中 "不可或缺 "呢？

凯恩视觉系统利用机器学习来近乎实时地纠正机器人的动作。但是，制造出来的零件很少能完全复制完美的 CAD 模型和精确的机器人动作，因此仍然需要人的判断。人类操作员最终将决定如何以最佳方式打磨焊缝。

人类操作员决定如何定位工具、使用何种磨料，以及何时达到精加工规格。GRIT 视觉系统控制 cobot 后，实时定制界面可让人类操作员根据需要进行评估和调整。

需要强调的是，我们的系统是真正的协作式系统。cobot 完成单调乏味的工作，而熟练的操作员则对成品进行加工。

您只使用 FANUC 的 CRX-10iA/L 机器人手臂吗？是否需要额外的集成？

凯恩：视觉系统的基本操作如下：

视觉系统检测焊缝

引导算法计算机器人的动作，以跟踪焊缝，以及实时控制程序向机器人控制器发出指令，使机械臂快速做出反应。操作 1 和操作 2 与机器人无关。凯恩只针对所有 FANUC CRX 类型（而不仅仅是 CRX-10iA/l）实施了操作 3。我们正在为 Universal Robots 的机械臂开发第 3 部分。

每个项目都将根据工作需要进行不同的集成，无论是不同尺寸或样式的磨床，还是不同的研磨介质。

Paul Mueller 项目集成了一台 2HP 气动砂带磨削机。该工具可配置不同的接触臂和砂轮，以使用各种不同的砂带（1 到 2 英寸宽，30 英寸长），砂带的质量也不同，从粗到细再到混合。

凯恩的人工智能程序非常强大，足以适应使用同一视觉系统的各种工具。

人工智能学习焊接过程

您能更详细地描述一下人工智能是如何帮助检测物体和理解消失的焊缝的吗？

凯恩：凯恩专有的人工智能软件可根据 GRIT 视觉系统摄像头每秒拍摄的几十帧图像，从周围材料中识别出焊缝。人工智能使用实时物体检测模型来直观地识别焊缝。

视觉系统可以学习特定焊接打磨过程的各个阶段，因此 cobot 可以识别何时停止或继续打磨。随着凯恩从客户那里收集到更多关于焊接打磨 "直至完成 "的所有不同阶段的数据，这项功能仍在开发中。

在指定工作的每个阶段，人工智能每秒都会做出许多微小的决定，以完成指定的任务，但它还不具备对这些任务进行排序或负责质量控制的执行权......。

凯恩机器人公司是否与Paul Mueller 公司合作开发 GRIT 系统？

凯恩：是的，我们与Paul Mueller公司合作开发，并与他们的团队首次在商业应用中使用了GRIT视觉系统及其专有的人工智能。

保罗-穆勒团队能够对新产品进行实时评估，并提出调整和改进建议。在测试和使用该系统的过程中，他们不断向我们反馈数据，这也让 GRIT 进一步了解了成品应该是什么样子。

您收到了哪些反馈，又是如何处理的？

凯恩：Paul Mueller 对 GRIT 视觉系统的焊接打磨效果很满意。他们仍在测试和培训阶段，但对系统的设计、人工智能界面的直观性和整体性能表示满意。

Paul Mueller建议凯恩在人工智能界面中加入一个选项，让操作员在打磨前后指定提升距离，从而提高系统绕过从罐体表面延伸出来的障碍物（如管件、吊耳、人孔等）进行打磨的能力。

Paul Mueller还希望有一个功能更强大的工具，能转动更大范围的砂带，以适用于更大和更小的接缝。由于 CRX-10iA/l 的有效载荷有限，我们选择了 2HP 砂带磨削机，以获得与重量相当的最大功率。

在设计过程中，我们与保罗-穆勒公司的首席磨削技师进行了会谈，以确保我们的工具设计足够坚固，能够执行他们的工艺。因此，我们打造的系统让他们的操作员觉得非常有用，操作起来也很直观。

凯恩为焊接以外的应用提供 GRIT 视觉系统对于人工智能视觉的未来应用，你们下一步是否有计划与特定的合作伙伴或任务合作？

凯恩：对于机器人视觉系统来说，焊接打磨是一个令人兴奋的新领域。凯恩已准备好与焊工和制造团队合作，采用 GRIT 视觉系统对多个行业的所有类型焊缝进行打磨。

但 GRIT 视觉系统不仅适用于焊缝打磨，我们还计划将其用于各行各业的其他类型操作，包括打磨航空航天装配中的复合材料部件、抛光汽车制造中的金属件、打磨家具制造和相关行业中的木材，以及其他材料去除应用。