TTÜ tootmissüsteemide õppetooli dotsent Martinš Sarkans tõi välja, et uuema põlvkonna robotite peamine voorus on võimalus programmeerida neid puldi asemel ka arvutist. ''Robot on virtuaalselt arvutiekraanil, viid sinna sisse oma detailid ja detailikontuuri peal õpetad oma robotile töö trajektoori. See on kordades kiirem ja odavam. Kui pärismaailmas millegagi kokku sõidad, siis on tulemus teada – valus! Kui arvutis midagi juhtub, siis teed lihtsalt uuesti,'' selgitas dotsent.

Peamine võlu peitub aga süsteemi paindlikkuses. Järgmise töölõigu jaoks tarviliku programmi kirjutada juba ajal, kui tööpink alles teisi detaile valmistab. Küsimus oleks lihtsalt uue programmi kontrollerisse laadimises. ''Ajavõit oleks kaks korda kohe kindlasti,'' lisas Sarkans. Samas töö protsessiks kuluva aja näol pole võimalik tema hinnangul väga suurt kasu lõigata

Paradigma nihe viie aastaga?
Mees nentis, et Eesti tööstusel on küll uuemaid roboteid, kuid mitte väga palju. Samuti pole väga populaarne offline-programmeerimine. Ühe võimaliku põhjusena tõi ta välja uute toodete nappuse. Teiseks oluliseks teguriks peab ta aga kogemuste puudust. ''See on üks koht, mida üritame praegu tööstusse suruda, et arusaam natukene muutuks. Vähemalt tahaks loota, et praegune aeg saab läbi 4—5 aastaga ning selleks ajaks on uuele põlvkonnale üle mindud,'' mõtiskles dotsent. Kokku on tema hinnangul Eestis ettevõtteid, mis võiks uuest tehnoloogiast kasu lõigata, umbes kümmekond.

Sarkanš tõi välja, et väga põhjalikku robotite temaatikat käsitlevat tööstuskoolitust hetkel Eestis pole. ''Baaskoolitus on olemas erinevates kutsehariduskeskustes, kuid just sellega, kuidas seda tehnoloogiat enda ettevõttes kasutada, veel väga head lood ei ole. See eeldab ka seda, et on inimene, kes on ettevõttes kohal seda koolitust tegemas just ettevõtte vajadust silmas pidades,'' selgitas dotsent. Spetsiifilise koolitaja puudumisel võiks lahendus peituda ülikoolis.

Tehnikaülikoolis endas saab tema hinnangul algteadmised aastas 40—50 inimest. ''Meil on praegu magistritaseme tudengid, kes praegu õpivad. Paari ainesse on sisse viidud ka robotid ja robotite programmeerimine, just seesama arvutis programmeerimine ning antud neile ka kodutööd, et nad n-ö läbi mängiksid, simuleeriksid ja aru saaksid, mis võimalused see annab,'' lisas Sarkans.

Kuigi uuema põlvkonna robotite programmeerimine toimub arvutis, pidas ta praktiliste n-ö roboti näppimist äärmiselt oluliseks. ''Tegelikult liigutamise ja tööruumi tunnetamise puhul on ikkagi oluline, et saad ikka füüsiliselt järgi katsetada. Arusaama, kus on teljed, kuidas ta liigub, miks ta liigub ja mis juhtub, kui see kuskile vastu sõidab. Kui sa kohe arvutisse kolid, siis tekib probleem, et pole seda tunnetust,'' tõdes dotsent.

Täiendavad võimalused
Eriliseks muudab hiljuti soetatud tööstusroboti ka jõutagasisideandur, mis võimaldab nimele vastavalt aimu saada, kus kui palju tuleb teatud punktides jõudu rakendada, et protsess välja tuleks. ''Idee seisneb selles, et sellega saab paika protsessid ja metoodikad, mida saab seejärel üle kanda teistele robotitele,'' sõnas Sarkans. Siin avaldub ka teine potentsiaalne koostöövõimalus.

''Näiteks saavad ettevõtted, kellel on idee või tahaks mingit tehnoloogiat või protsessi katsetada, kuid endal vaid protsessiseadmed tulla ja katsetada. Hinnakalkulatsiooni ja tasuvuseanalüüsi järel saab ettevõte seejärel otsustada, kas ostab selle endale või oli see täiesti mõttetu üritus,'' tõi dotsent näite.

Tehnilised näitajad linnulennult:
Tõstejõud: 180 kilogrammi
Korratavustäpsus: 0,7 millimeetrit
Tööulatus: 2x3 meetrit
Telgede arv: 6
Hind: ca 6000 € (+jõuandur)

Lisaks jõutagasisideanduriga robotile hankis Tallinna tehnikaülikool hiljuti koostöös teaduspark Tehnopoliga robotmõõteseadme 3D skaneerimiseks ja mõõtmisteks ning hüperspektraalkaamera.

Sarkans näeb laserskänneri jaoks peamiselt kahte kasutusala: prototüüpimine ja kvaliteedikontroll. Esimesel juhul kasutatakse seadet käsitsi tehtud mudeli viimiseks digitaalsele kujule, teisel juhul kontrollitakse selle abil näiteks autotööstuses, kas pleki kuju pind vastab ikka ettenähtule ning kerepilud on õige suurusega ja õigel kohal. Teaduse poolt on üheks peamiseks eesmärgiks uurida, kas sama lahendust saab kasutada ka väikeseeriatootmises, näiteks väikeste survevaluvormide kujupindade skaneerimiseks.

Lisaks annab dotsendi sõnul doktorantidele ja magistriastme tudengitele tööd mõõtemetoodika arendamine. ''Võid mõõta kümnel erineval moel ja saad kümme erinevat tulemust. Näiteks tuleb leida viis, kuidas näeks skanner ära ka varjatud kuju pinnad,'' laiendas Sarkans. Tänaseks on see viinud ühe teaduspublikatsioonini.

Dotsent nendib, et ettevõtete huvi äratamine sõltub eeskätt sellest, kui palju suudab ülikool välja pakkuda erinevaid tüüpprogramme, mille alusel erinevatesse toodete gruppidesse ja erineva suurusega objekte skaneerida. ''Täiesti uute programmide välja töötamiseks kuluv aeg sõltuv detailide suurusest ja kujust. Selleks võib kuluda tund, kuid ilusa programmi saamine võib võtta ka neli-viis tundi,'' märkis Sarkans.

Tehnilised näitajad linnulennult:
Veapiir: ~7 mikromeetrit
Mõõteulatus: 17 kuupmeetrit
Mõõtehälve kogu mõõteulatuses: 100 mikromeetrit
Hind (robotmõõteseade + hüperspektraalkaamera): 130 000 €

Ameerikast hangitud eksperimentaalset nähtavat ja infrapunavalgust registreerivat hüperspektraalkaamerat võib pidada selle tehniliste näitajate poolest Läänemere regioonis suhteliselt ainulaadseks. ''Soomlastel on hüperspektraalkaamerad olemas, aga need on palju suuremad, rootslastel samamoodi. Sakslastel on midagi sarnast, aga ainult sõjaväeliseks kasutuseks,'' märkis tehnikaülikooli mehanotehnika doktorant Martin Jürise.

Sarnaselt on tehnika vastu huvi tundnud Eesti kaitsevägi. (''Kaitsevägi on nendest tulemustest, kuidas nende vormid ja autod ikka välja näevad ning kui kergesti on neid võimalik tuvastada,'' laiendas doktorant). Lähemalt ta sellest rääkima ei soostu.

Ent hüperspektraalkaamerat on ootamas ees lai tööpõld ka argielus. Muu hulgas saaks seda kasutada inimeste otsimiseks, seireks ja tootekontrolliks. ''Võib kujutada olukorda, kus inimene eksib metsa ära, kuid teame, et tal on seljas sinine jope. Kaamera drooni või kopteri peale pannes saame selle otsima panna ainult siniseid asju ja saame selle alusel otsitava tuvastada,'' tõi Jürise näite. Inimest võiks kaamera märgata kilomeetri kauguselt.

Tootekontrolliks ja erinevate materjalide tuvastamiseks on tarvis suuremat andmebaasi. ''Kui kaamerale veel natuke parameetreid juurde anda ja tead näiteks, milline näeb välja hallitus, siis konveierilt läbi jooksvaid õunu vaadates saab seda kohe kohe märgata ka juhul, kui palja silmaga seda teha ei jõua,'' sõnas doktorant. Mees ise on muu hulgas teinud katseid ka gaasidega, mille käigus tuvastati õhus lendava lennuki heitmeid.

''Põhimõtteliselt on sul võimekus tuvastada kogu spektri ulatuses tuvastada objekte, teha neil vaher, analüüsida neid arvuti ja ka teiste programmidega modelleerida konkreetseid tegevusi ja sündmusi,'' lisas Jürise. Lisaks haridustegevusele saab kaamera baasilt konstrueerida tööstuse tarbeks konkreetsete rakenduste jaoks kitsamas spektrisoas töötavaid seireseadmeid.