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如何利用机器人视觉解决方案进行拣货作业

返回列表作者:admin 发布日期: 2020.04.14 浏览:181

  机器人进行拣货作业定义了不同的过程,在这些过程中机器人用于从箱子中拾取和放置货物。Bin pick是机器人领域中棘手的机器人任务。但是,您不必使用复杂的解决方案来解决它。使用机器人视觉的拣选可以以简单的方式执行。在过去的几十年里,机器人专家进行了大规模的机器人研究和开发。这使得机器视觉系统能够控制机器人检测出盒子里杂乱的物品,并将其逐个取出。
  虽然这项任务对于人类来说很容易,但在机器人操作方面却面临包括人工智能、多指抓取、轨迹规划和机器人视觉诸多技术挑战。近些年来机器人的进步已经解决了许多阻碍拣选应用的限制。即使有了这些改进,许多现有的解决方案仍然是复杂的,并且需要健壮的技术,比如 的三维配置和机器学习。机器人用户不需要采用复杂的解决方案就能进行拾取操作。
  Bin pick对机器人视觉提出了各种挑战包括:
  照明:
  这些物品相互形成阴影,这会使它们从相机中隐藏起来。
  遮挡:
  有些物品被顶部的物品完全或部分伪装。
  边缘检测:
  检测一个物体的开始和另一个物体的结束是困难的。在识别每个项目的布局时,这会带来困难。
  这些挑战在三维和二维视觉中都可用。然而,它们在二维机器人视觉中更具挑战性,并且在识别单个物品时可能存在极大的困难。
机器视觉物品分拣构成部分
  执行Bin挑选艰难的方式
  存在不同的商业垃圾箱拣选解决方案,其复杂,昂贵且不灵活。您需要在机器人中包含其他组件,以使系统有效运行。它们包括照明和固定相机。
  许多可用的解决方案利用三维视觉,这需要更多的处理。此外,用户需要独家技术才能在这些解决方案中取得成功。
  示例性箱子拾取配置可包括:
  三维激光扫描仪利用光来记录三维深度图像。传感器生成物品和周围环境的点云(数据点集合)。
机器视觉在物流分拣自动化系统的应用
  ●3D物体检测:
  3D对象检测努力发现三维点云内的项目。其中一些使用被识别物品的CAD版本。
  ●立体视觉传感器
  立体视觉传感器利用双摄像头产生周围环境的三维图像。您可以单独使用它们或使用激光扫描仪来提高检测精度。
  ●固定照明
  有些系统需要额外的照明来持续照亮场景。
  上述系统在复杂性方面有所不同。虽然有些是固定在识别区域上方的小型独立单元,但您需要在其他系统的周围环境中的特定位置配置各种灯和传感器。无论您的 方法如何,除了机器人装配相机之外,您还需要更多技术,这可能代价高昂。
  在配置技术并对系统进行培训后,识别功能可以很强大。您需要对机器人进行编程,以使传感器能够中继物品位置并继续利用轨迹规划来拾取物品。
机器视觉检测应用于物流分拣
  轻松执行Bin Pick
  在这种策略中,您只需要一个简单的机器人摄像头即可完成复杂的箱子拾取,而不需要复杂的传感技术。利用机器人抓手挑选一些您喜欢的物品。在该技术中,不需要项目检测。
  您只需将抓手放在盒子里然后挑选即可。将物品放在平坦的表面上,让机器人视觉传感器识别表面上的各个物品。现在继续逐个选择每个项目以完成该过程。

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