Teaduse ja tööstuse kohtumispaik

Teaduse ja tööstuse kohtumispaik. 26.06.2025. Labori eestvedajad, mehhatroonika ja autonoomsete süsteemide uurimisrühma doktorant-nooremteadurid Johannes Muru ja Daniil Valme töötavad selle nimel, et ettevõtted jõuaksid automatiseerimise küsimustes teadlikumate ja kuluefektiivsemate otsusteni. Erinevalt üldisema suunaga TalTechi automatiseerimislaboritest keskendutakse tööstusrobootika ja masinnägemise laboris just seadmetele: uuritakse, kuidas robotid töötavad, millest nad koosnevad, kuidas neid juhtida ja kui suur on nende efektiivsus. „Meie fookuses on roboti kui seadme uurimine – mitte ainult programmeerimine, vaid ka erinevate komponentide koostoime ning nende roll tootmisliinis,” ütles Muru. „Meie fookuses on roboti kui seadme uurimine – mitte ainult programmeerimine, vaid ka erinevate komponentide koostoime ning nende roll tootmisliinis.” Seadmete uurimise suund on otseselt seotud rakendusteadusega – Muru doktoritöö käsitleb näiteks robotite energiatarbimist ja selle vähendamise võimalusi. „Kui süsteeme osataks energiatõhusamalt juhtida, võiks tööstus, kus on korraga töös kümneid või sadu roboteid, sellest märkimisväärselt võita,” märkis Muru. Labori tööstuslik keskkond – kaasaegsed tööstuskontrollerid, erinevat tüüpi robotid ja simulatsioonivõimalused – võimaldavad katsetada realistlikke tootmisstsenaariume. Masinnägemine aitab teha paremaid otsuseid Masinnägemise valdkonna eest vastutav Daniil Valme rõhutas, et tänapäevased tootmissüsteemid eeldavad rohkemat kui lihtsalt kaamerat ja algoritmi – vaja läheb terviklikku lähenemist, mis arvestab optikat, valgustust, tarkvara, kaamerate parameetreid ja ülesande konteksti. Masinnägemise puhul ei piisa ainult AI-tööriistadest – süsteemi loomise puhul on tähtis täpselt teada, kuidas mõjutab iga komponent lõpptulemust, ning tuleb olla kursis tüüpiliste disainimustritega. Valme hinnangul kiputakse masinnägemise valdkonda lihtsustama, kuigi tegu on spetsiifilisi teadmisi eeldava inseneritööga. Labor suudab pakkuda ettevõtetele mitme võtmevaldkonna ekspertiisi, alates süsteemi eelanalüüsist ja lõpetades integreerimisega kaasnevate kulude hindamisega. Laboris on seatud üles erinevat tüüpi mõõtmisseadmed, sealhulgas AI-võimekusega tööstuskaamerad ning hüperspektraalkaamerad, mille abil saab materjale ja tooteid lainepikkuste kaupa analüüsida, ning mis pakuvad tavapärasest märksa täpsemat tuvastust. „Kui ettevõttel on vaja tuvastada mingi objekt, kontrollida kvaliteeti või teostada tootmisliini järelevalvet, saame aidata vastavat lahendust disainida, testida ja vajadusel ka laboris kohapeal demonstreerida,” ütles Valme. „Kui ettevõttel on vaja tuvastada mingi objekt, kontrollida kvaliteeti või teostada tootmisliini järelevalvet, saame aidata vastavat lahendust disainida, testida ja vajadusel ka laboris kohapeal demonstreerida.” Ettevõtetele mõeldud koostööplatvorm Labor on selgelt mõeldud ettevõtteid kaasama: masinnägemise ja robootikalahenduste arendustöös lähtutakse tööstuste reaalsetest vajadustest, mitte pelgalt teoreetilistest raamidest. „Meil on käimas koostöö ettevõttega Tark Tööstus, mille platvormi me oma laboritingimustes testime. Sellest tõotab edaspidi saada näidislahendus teistele ettevõtetele, kes tahavad automatiseerimist visualiseerida ja hallata,” rääkis Muru. Samuti on labor lükanud käima koolitusi. „Tööstus vajab inimesi, kes mõistavad praktilist automatiseerimist – meie pakume täiendusõpet, näiteks sügisel uuesti algavat kursust „Tööstusrobotite rakendamine“,” lisas Muru. Ettevõtted saavad panustada õppetöösse ka koostööprojektidega: kui mõni neist seisab silmitsi automatiseerimist vajava ülesandega, saab selle sisestada õppekavasse, mis annaks tudengitele võimaluse töötada välja prototüüpseid lahendusi. Automatiseerimise peamine barjäär: valesti suunatud ootused Mõlemad teadlased rõhutasid, et Eesti tööstuses tuntakse automatiseerimise vastu huvi, kuid sageli jäävad otsused teadmatuse või valede eelduste taha kinni. „Tehakse tüüpiline viga, et oodatakse robotilt liiga palju – usutakse, et robot pakub universaalse lahenduse, mis kõik töö ära teeb. Tegelikult on robot kõige efektiivsem lihtsates, korduvates ülesannetes,” märkis Muru. Sama kehtib masinnägemise kohta: liiga sageli nähakse selles “musta kasti”, mille abil loodetakse justkui ime läbi kvaliteedikontroll ära teha. Labori tugevus seisnebki selles, et siin osatakse eristada toimivat lahendust turunduslikust hype’ist. „Me saame aidata mõtestada, milline lahendus tegelikult töötab, millised komponendid sobivad ja milline AI-algoritm võiks anda usaldusväärse tulemuse. Meie labor on võimeline  päästma ettevõtteid sadade tundide pikkusest katsetamisest ja kümnetest tuhandetest eurodest,” kinnitas Valme. „Me saame aidata mõtestada, milline lahendus tegelikult töötab, millised komponendid sobivad ja milline AI-algoritm võiks anda usaldusväärse tulemuse. Meie labor on võimeline  päästma ettevõtteid sadade tundide pikkusest katsetamisest ja kümnetest tuhandetest eurodest.” TalTechi tööstusrobootika ja masinnägemise labor on rohkem kui õpikeskkond – sellesse tuleks suhtuda kui teaduse ja tööstuse kohtumispaika, kus arendatakse, katsetatakse ja juurutatakse tehnoloogiaid, mis aitavad ettevõtetel teha paremaid otsuseid. Labori missioon on tõsta teadlikkust, jagada teadmisi ning pakkuda praktilise koostöö platvormi. Selle tulemusena võiksid tekkida mitte ainult targemad robotid, vaid ka targemad inimesed ja ettevõtted.