FingerHaus使用带有夹具系统的机器人单元与3D视觉系统相结合，实现预制房屋的自动化生产。

  FingerHaus是一家预制房屋制造商，多年来一直在生产节能耐用的预制房屋。然而，随着预制房屋市场的需求增加和熟练员工的短缺，该公司一直在寻找实现生产流程自动化的方法，希望在实现自动化的同时，仍能生产出高质量的产品。

  “Fingerhaus公司的愿景是，通过将机器人自动化集成到其墙板生产线中，从而提升产出量，并减轻员工的工作量。”参与该自动化项目的德国BETH Sondermaschinen公司管理兼销售总监Christopher Köster表示，“在过去的20年中，预制房屋市场一直在增长，现有的房屋生产技术和熟练工人的日益短缺，已经没办法满足这一市场增长的需求；而自动化生产流程可以促使传统建造工艺转向现代生产技术，帮助提高房屋制造商的生产力。”

  预制房屋的墙体构件的嵌板（或组装）自动化，是一个复杂的过程。每个预制房屋都是独一无二、按照每个客户的意愿定制的。因此，房屋可能具有不一样的几何形状，由各种不一样的尺寸的墙板组装而成。

  墙板可以有各种尺寸，例如长度800~12000mm，公差±10mm；宽度1600~3000mm，公差±5mm；厚度80~300mm，公差±2mm。材料的尺寸稳定性也会有变化，允许的变化范围为±3mm。

  此外，一个墙体板材互相叠加起来多达70层，形成一个堆叠嵌合层。多个板材可以放在一个堆叠嵌合层中。一个墙体构件中的所有板材形成一个环环相扣互相连接的堆叠嵌合层。

  更为复杂的是，这些板材没有一点固定的顺序，这使得在墙体构件上从左到右并排对板材做处理是不可能的。相反，每个单独的嵌板零件必须放置在墙体构件上的特定位置。在嵌板系统的各个板材之间有3mm的间隙，该间隙可用于公差补偿。

  这两家公司中，phil vision是视觉系统供应商；BETH Sondermaschinen 则负责开发并实施自动化工厂概念，包括木制框架的半自动化生产和墙体构件的自动化嵌板。

  新系统使用了一个带有夹具系统的机器人单元，并与3D相机系统相结合。为了确定夹具系统所要抓取板材的精确位置，需要用3D相机系统对板材做测量，随后测量数据会将板材的绝对位置提供给机器人单元的坐标系。

  Köster解释说：“材料会自动装载到手推车上，并且要确保最佳的堆叠稳定性。材料的方向可能没那么精确，一定要通过视觉系统来进行精准定位。将板条和木板放置在木质框架上的位置处所允许的公差很小，因此必须非常精确地测量到放置位置。”

  机器人使用真空抓取系统，取出板材并将其精确定位在木框支架上。集成式3D相机系统识别出这些板材，然后机器人启动夹紧装置，自动将这些板材固定在一起。

  在这个方案中，3D相机系统识别出木质板材或石膏板材各自的位置，智能照明系统也为位置识别提供支持。BETH公司开发的软件工具即时对精确的位置数据来进行处理，并传输到机器人，然后由机器人负责执行精确的嵌板过程。

  该解决方案安装在嵌板工作站上方，由八台GigE接口的20MP像素黑白相机、对应的紧凑型镜头，以及两个图案投影仪组成工作系统。这些相机组成四个立体系统，只需一次拍摄，系统即可生成完整的点云。后续的处理是在高性能工业PC上进行的。在这个方案中，BETH公司开发的“PK Construct”软件解决方案，确保了相机系统和机器人之间的快速安全通信。

  图2：墙体构建过程中，机器人单元和视觉系统对所使用的板材放置和安装定位进行协同作业。

  由于每个墙体单元都是独一无二，机器人单元和视觉系统间的接口使用了高度灵活的通信连接。所使用的机器人系统高度精准，在30米的覆盖范围内精度可达100µm。该机器人系统与高精度视觉系统和夹具相结合，可以拾取不一样的尺寸的墙体。

  手推车上的墙体尺寸为3200mm×1250mm×1000mm。为了用机械臂将墙体放置到正确的位置，需要将位置精度控制在0.5mm内，放置循环周期为8s。

  新开发的系统与其他测试过的系统不同，它具有独特优势。它的循环上班时间仅为8s，能够测量4.1m3的大体积，并且测量精度可低于1mm。当机器人放置前一块测量好尺寸和位置的板材时，系统会同时去扫描下一块板材，这在某种程度上预示着能够很快完成一次工作循环。

  phil vision公司开发了视觉系统，BETH公司开发了机器人单元。搬运和夹取木质框架单元上的嵌板，由ABB公司的IRB 6700工业机器人，在超过20m长的横向轴上完成。该机器人配备了SCHUNK切换系统，能够在拾取嵌板的吸盘和固定板材的夹紧装置之间来回自动切换。将板材放置在框架上的正确位置后，它们将按照每个客户的设计规范，用夹具将板材固定。BETH公司的“PK Construct”软件负责计算最佳的操作路径。

  整个自动化解决方案包括一条50m长、约10m宽的生产线，为生产标准尺寸和特殊几何形状的嵌板提供了最大的灵活性，这中间还包括了嵌板进料和将嵌板转移到下一个生产步骤等环节。

  谈及视觉系统面临的主要挑战，phil vision公司CEOPatrick Gailer表示，主要的挑战之一是足够稳定地完成墙体构件的嵌板，不会破坏机器人和视觉系统的校准。

  Patrick Gailer解释说：“保持大型系统在机械特性上足够稳定，以实现对大体积的测量，这对校准来说是一个主要挑战。对温度校准来说，每年只有必要进行几次重新校准即可。此外，扫描仪很难在给出高精度位置测量的同时，也对组件做出灵活的反应。”Patrick Gailer表示，模拟模型与实际生产有很大差异。他表示，成本限制发挥了作用，他们在预算允许的范围内开发了一种系统，该系统比目前市场上其他高精度3D扫描仪更便宜。

  “开始系统的精度还可以，但当系统停止工作，或在不知道原因的情况下突然变得不准确时，我们要颇费周折。”Patrick Gailer说，“在这样的精度和尺寸要求下，很难知道相机和机器人何时需要被重新校准。”

  Gailer说，在随后的全面基础设施测试中，他们结合了不同的校准方法，及早发现任何不准确之处，以提高系统的整体精度。

  “这个过程中我们学到了很多关于机械和热标定方面的知识，”Gailer说，“开发时间比预期足足长了6个月。为了达到效果，机器人和视觉系统之间需要比预期更多的通信交互。结果，通信接口扩展了很多。”

  开发一种使用3D相机的成熟机器视觉系统、具有精确抓取系统的机器人单元解决方案，对FingerHaus公司的预制房屋生产，不但有效且极具影响力。

  新的机器人解决方案不仅提高了生产线的速度，而且嵌板的放置和组装也比以前更准确。生产工人从一些单调而耗时的任务中解放出来，转而把精力专注于生产的全部过程中令他们更感兴趣的其他领域。除了更快的速度、更高的准确性和效率、以及更好地发挥人的才智外，相比以前的工艺，使用机器人单元和视觉系统的新解决方案，还减少了总体的生产浪费。

  Gailer指出：“FingerHaus公司现在能以更高的速度、成本效益和准确性，生产预制房屋。工作场所对技术工人变得更着迷，因为单调枯燥和体力要求高的任务，已经改由机器人完成；并且由于材料的充分的利用，生产的全部过程浪费更少。”