高清3D视觉适应电子商务运营的机器人

概述

通过仓库的自动化，全球物流领袖DHL同时提高了电子商务运营的效率和员工的满意度。对于劳动密集型的拆垛、拣选和履行作业，DHL转向了系统集成商robommotive，以提供灵活的解决方案，能够应对高度动态的商业环境。Zivid One 3D彩色摄像机在先进的机器人单元设计中发挥了关键作用。

背景

传统的电子商务仓库中的贫化，采摘和订单履行的任务传统上由人类运营商处理。这项工作虽然是高度重复，身体上剧烈，容易出现人为错误的风险。这种大批量流程的自动化不仅提高了吞吐量和准确性，它使物流公司能够重新分配人类运营商，专注于更安全，更复杂的任务，在那里他们为仓库运营增加了更多价值。

DHL在荷兰的Beringe的仓库，与自动化系统专家RoboMotive一起融合，融合了一个能够解决其最劳动密集型的缩小，采摘和满足运行的机器人箱采摘细胞。RoboMotive的尖端解决方案提出了一种工业机器人臂，真空夹具和机器人安装的3D视觉相机，以实现人类运营商的手眼协调，并增加工艺速度和可靠性。

挑战

特别是在处理相对少量的组件的自动化制造操作中，传统上涉及相当于拾取任务的3D视觉系统，传统上依赖于机器学习能够识别各个部件。基于机器学习的视觉系统可能需要访问包括从100到1000 CAD文件图像的内容的主数据，以便能够教授机器人如何可靠地识别物品并正确起作用。

然而，在处理大量不同的箱子和包裹以及数万个sku(库存单位)的大规模电子商务操作中，CAD文件是不可用的。因此，拾取单元需要一种不同的对象识别方法。

同时，机器人电池需要能够提供物流应用所需的物理耕作能力，机械提升能力和灵活性要求。它需要能够以非常高的速度和连续地挑选到达调色板和流量架的任何东西。

解决方案

RoboMotive的自动采摘电池解决方案的核心包括Z，一种3D彩色摄像头，Yaskawa Motoman MH180-120机器人，具有真空夹具和带GPU的英特尔I7处理器的工业PC。Siemens PLC和PROFIBUS网络连接确保了与电池的仓库通信。

机器人臂，以黄色定制以匹配DHL品牌颜色，具有3米的半径达到，可升级120千克。它可以拾取放置在四个指定的调色板位置的任何尺寸和形状，最多50个预定义的流量架位置，并将其传送到传送带上。

为了使系统能够实现没有CAD文件学习的拾取功能，RoboMotive开发的专有对象识别软件处理Z激的相机的超高分辨率3D图像云输出。

目标很清楚，我们开发了一个能够使机器人能够在对象中“看”的软件，清楚地了解其形式和尺寸并移动它。在这种情况下，机器人的“眼睛”是由激烈的一个提供的。

"Over the years we’d tested a lot of different gaming and industrial vision cameras, and for some time had worked with 3D laser triangulation sensors. These though were costly and need a lot of calibration. Based on structured white light projection, the Zivid camera gave us all the 3D point cloud data we needed to very accurately distinguish the wide range of target objects."

Michael Vermeer
Roboomotive的首席执行官

实时3D彩色相机，ZiviviviviviviviviviviviviviviveLiveS 3D彩色相机，捕获单个传感器芯片上的3D（XYZ），颜色（RGB）和对比度（C）数据。其3D图像采集速率为12 Hz，它通过USB3.0端口输出生动的2.3 MPIXEL高清图像。嵌入IP65级黑色铝壳中，相机是灰尘和防水，抗冲击到15克的抗冲击。并测量仅226毫米x 165mm x 86mm，重量不到2kg，它非常适合机器人手臂安装，因为威尔默尔解释说：

在本申请中为机器视觉相机移动并直接连接到机器人，而且Z激动的应用程序提供了我们所需的所有稳健性和物理特性。使用多个静态相机，随着所有额外的校准和额外的成本都是不切实际的。

虽然DHL的仓库管理系统了解每个指定的调色板或流架位置的SKU，但机器人不需要了解。它只是去它被要求去的地方，确定盒子的存在然后一个一个地把它们拿起来放到传送带上。条形码扫描器只需验证sku是否与请求匹配即可。

结果

被视为DHL首款全自动自动化的电子商务订单采摘细胞，该公司内心的机器人系统在每小时达到400次，这预计通过进一步的系统优化将每小时增加到600次。

由Zivivivivivivivive机器视觉相机提供的3D图像的超高分辨率提供了细节水平，该机器人需要能够清楚地定位和区分一个盒子在调色板上的一个盒子和多个位置处的流量架。

高质量的3D图像捕获和Robomotive的自定义软件算法的组合已删除了CAD文件和机器学习的需求，并启用了更灵活的几何驱动方法来获取机器视觉集成。一个不依赖于精确的对准和放置盒子的一个。

机器人单元的高度适应性意味着我们不需要连续地重编程系统以适应新产品介绍。这使我们能够更快地反应市场趋势和消费者需求的变化，并保持最高的客户服务水平。

Tjalling de Vries
网站开发经理和创新铅脑，DHL

在常规日班期间运行，预计机器人电池将在三年内实现3年的投资回收期，尽管其连续24/7连续运营的固有能力可能意味着较短的时间尺度。在线性轨道上的同一机器人部署也是对未来的考虑因素，使其能够在更多的调色板和流量架上延伸它的拾取前沿并达到更多框。