图1：AKEOPLUS公司为Thales Alenia Space公司开发了一套检测和安装系统。该系统利用机器视觉和机器人技术，检测光学太阳能反射器，并将其安装到为太空卫星建造的太阳能电池板上。

Thales Alenia Space公司最近在其位于法国戛纳的制造工厂启用了一套自动检测和安装系统。

作为一家全球航天工业制造商，Thales Alenia Space公司针对不同的目标和应用，设计、开发、建造和运营卫星及基于卫星的高科技系统，包括通信、导航系统、环境保护、安全、国防和太空探索等领域。

这套自动检测和安装系统可以执行多项任务：检测Thales Alenia Space公司制造的光学太阳能反射器是否有缺陷；在单个光学太阳能反射器上涂抹粘合剂，检测该过程的结果是否有错误和缺陷；最后将反射器安装到更大的太阳能电池板上。这些电池板被反射器盖满后，再被安装到太空卫星上，作为卫星的保护性外墙。

 “用作外墙的电池板，每块会配备多达7000个反射器，每个反射器的尺寸约为40mm×40mm，每块电池板的尺寸可达5m×3m。”AKEOPLUS公司首席运营官Maxime Motisi表示。AKEOPLUS公司位于法国盖拉德城堡，是受雇完成该项目的系统集成商。

Thales Alenia Space公司的工程师开发出一种粘合工艺，发明了一种能够承受太空极端恶劣环境的强力胶水，同时设计出利用这种粘合工艺，将光学太阳能反射器粘合并安装到太阳能电池板上的最有效模式。

在自动检测和安装系统启用之前，对光学太阳能反射器的检测和安装都由人工完成，整个过程需要若干工作人员在让身体感到不舒服的位置上连续工作数个小时。这些工作人员检测每个反射器是否存在缺陷，然后按照特定的详细图案，将专门设计的工业胶水涂在反射器上，并将它们一次一个地安装到更大的太阳能电池板上。

Motisi表示，这一过程在多个日常轮班中进行，平均每班需要两到三名工作人员，至少七天才能完成一块太阳能电池板。

设计机器视觉/机器人解决方案

AKEOPLUS团队为Thales Alenia Space公司设计的这套系统，被部署在ISO 6等级的洁净车间，该洁净车间每立方米空气中允许存在的微粒数最多为1000个。

该系统主要由两台KUKA公司的机器人、三台IDS Imaging Development Systems 公司的2D高分辨率相机和一台安装了MVTec公司HALCON机器视觉软件的计算机组成，机器视觉软件由ALKOPLUS公司专门为该系统编写和集成。机器人和相机通过线缆连线到洁净车间工作区的计算机上。整个过程由一名工作人员操作，通过AKEOPLUS开发的人机界面进行监控。

一台500万像素的IDS相机，安装在工作区定位台上的平板LED灯上。该相机用于检测每个光学太阳能反射器是否存在缺口、裂纹和划痕等缺陷。在另一个工作站安装了两台2000万像素的相机，其中一台相机用于检测涂到反射器上的胶水，另一台相机与激光跟踪器配合，对太阳能电池板上每个反射器的正确排列和放置进行检测。

图2：检测系统会计算出光学太阳能反射器在太阳能电池板上应放置的精确位置。

自动检测、引导和对齐、安装

该系统的工作原理如下：首先，一台机器人从托盘中拿起光学太阳能反射器，将其放在第一台相机下方桌子上的平板LED灯上。相机捕获图像，将图像传输到计算机，然后使用HALCON软件分析缺口、裂纹和划痕等缺陷。此外，该软件还执行“形状匹配”的机器视觉功能，以确定反射器的确切位置，并对反射器的尺寸和形状是否与设计规划中指定的模型相符合进行验证。Motisi表示：“位置确定非常重要，因为机器人对每个反射器的抓握方式略有不同。”

检测工作完成后，光学太阳能反射器被输送到下一步骤，执行涂胶工序。机器人将反射器放置在胶水分配器喷嘴下方，根据规定的应用模式将胶水喷涂到反射器上。涂胶后，机器人再次拿起反射器，将其放置在柱形贴面上，以方便配备有2.3m长机械臂的第二台机器人抓取它。然后，这台较大的机器人将反射器运送到下一个图像处理工作站前面，在那里，第二台相机会捕获反射器上涂胶的图像。该图像通过软件进行分析，确保胶水无缺陷，分布均匀，并按照规定的图案形状进行精确涂抹。

通过涂胶这一步检测后，下一步就是将反射器与机器人的手臂对齐。据Motisi介绍，为了方便做到这一点，第三台高分辨率相机拍摄光学太阳能反射器的图像，通过算法确定反射器角坐标与机器人夹持反射器的坐标系之间的三维变换。

Motisi说，机器人手臂本身无法实现100%的放置精度，因为引导手臂的激光跟踪器必须以手臂夹持器的表面角作为原点，而不是以光学太阳能反射器本身的角作为原点。因此，AKEOPLUS团队必须开发一种算法，测量反射器的角与夹具表面之间的距离，从而计算出反射器应该安装在太阳能电池板表面的具体位置。完成计算后，机器人手臂就会将反射器放置在电池板上。

图3：系统检测光学太阳能反射器是否有缺陷后，涂上粘合剂，然后在安装到太阳能电池板之前再次检测粘合剂是否有缺陷。通过检测后，机器人手臂将反射器安装在电池板上。

表现卓越的视觉系统

Motisi表示，该系统被证明是成功有效的。它将繁重、重复、对体力要求高的任务转换为自动化操作，减少了所需员工的数量，并将在每块太阳能电池板上完成安装光学太阳能反射器所需的时间，从7天缩短到大约5天。

Motisi称，Thales Alenia Space公司可能会在位于意大利都灵的另一家制造工厂部署一个类似的小型系统。