行业透视
三维bin跨行业采样
OSTED 12/01/2023+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
人工提取和组装组件长期以来一直是制造中心多年来实践证明它有效,人工垃圾回收是一项缓慢、面向细节和重复性任务,它充斥制造成本。对当今许多制造厂商来说,提高生产率同时降低制造成本和提高产品质量在优先级列表中居高位。从文件夹选择部件对运算符并非难事,
在许多高容量制造环境中,转向自动取箱已经发生数年了, 但凡对人无关紧要的东西 并非总像对自动化无关紧要常规bin取法依赖2D图像识别选择对象和定位地点要求对象正确定位或装箱,使成像系统能分析多年来,这些系统在已知有限量的部门成功使用,如汽车装配区进化三维bin采样通过将第三个维度纳入分析过程,大大拓展了潜在应用领域和行业段允许bin取件系统使用更多量和部件变换方法,这些部件可随机排列入bin机器人使用三维视觉识别工作流每一步正确部分并按此选择
机器人学、视觉学和软件
和大多数视觉化系统一样 三维bin采样依赖兼容外围和精密软件外加三维视觉系统 搭建者集成者必须选择机器人 并拥有适当的运动范围 和适当的抓取程序Aaron Donlon产品管理员Epson机器人表示六轴机器人最理想取垃圾箱,因为部件往往随机叠叠
软件通信协议也必须谨慎整合,以确保系统畅通运行和稳健性3D相机制造商Zivid产品营销主管John Leonard指出3D机器视觉已归并到其他新兴技术上,“特别是AI和深层次学习对零件进行检测并选择自适应智能技术。”
开光电公司高级产品管理员Dušan Petre3D选择法依赖技术妥善处理对象, 我们看到材料技术大增解锁新应用无法由传统吸附器或磁抓取器处理
传统上,回收箱在制造汽车业、航空航天业、白货公司和总装配业中很常见,并在这些环境中继续蓬勃发展。最优行业选择3Dbin这使得创建三维图像匹配模型更容易化,结果bin采样系统精度提高物流应用使用bin采样,随着此段增长扩展,它继续提供增加使用3D机视觉技术的极佳潜力使用表金属或反射材料对传统视觉系统具有挑战性,是使用三维视觉选择权的好选择
挑战部署
挑战部署科技进步和越来越多的公司开发并供应3Dbin采样系统,但整合这些系统远非无关紧要。开右手机器人学高级产品管理员Annie Powerby画出关键区分程序,即bin采样系统与以人为中心的工作流和完全自动化工作流相融合Powerby表示:「如果这是重构工程, 防守约束会波及机器人臂达和总体吞吐量,
系统设计者除安装类型外,必须应对视觉系统部署典型的其他挑战例举, 部件以一致性方式排列或随机分解到垃圾桶中黑度、反射度或泛差对比部分需要高动态范围图像传感器环境本身是考虑振动、泥土、湿度和温度效果时的一个因素,因为这些都可能影响视觉系统的质量以及机器人和抓手的功能。
Photoneo的Petre把消除屏障的解决方案看成从一开始就有正确的思维集而不是专注于僵硬期望和客户观点我们必须从挑战或问题的角度处理应用问题以及如何最优解决它
.jpg "Figure 3: While 3D bin picking systems are more expensive than 2D systems due to hardware and algorithm complexity, they offer the advantage of automating intricate workflows. (Image courtesy of RightHand Robotics)")
新收养者咨询
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新收养者咨询经验型拆箱系统设计提供组件者中,对至少一件事有丰富的共识:拆箱系统不应被视为制造流程中的单片分解分解分解分解分解分解分解分解分解分解分解分解分解分解分解分解分解分解分解分解分解分解分解分解分解分解分解分解分解分解分解分解分解分解分解分解分解分解分解分解分解分解分解分解分解分解分解分解分解分解分解分解分解分解分解分解分解分解分解分解分解分解分解分解分解分解分解分解分解为了确保最大成功机率,公司努力应用技术需要全方位观察其整个工作流从鲍尔比的角度来看,“选择融合伙伴既专家又愿意表达全景而不是单元元素,将有助于创建成功和凝聚系统。”
Epson机器人的Donlon强调概念化设计模拟结果往往是不够的 : “ 我们高度推荐测试真部件并清晰理解系统需要实现的环境,并配之以它将遇到的变异性 ” 。 水平硬化可增加范围、复杂性和项目时序,但从长远看,效果、精度和可靠性方面讲,效果会提高。整体设计帮助验证系统构件互操作性并使人们确信视觉系统和其他精度元件将保留标定部署
视觉和AI未来bin采摘
3Dbin采摘已经严重依赖机器视觉, 行业开始看到机器学习在这些应用中的效果, 相信我们只是在抓取我们潜力的表面Leonard在Zivid表示 3D成像能力破解使得有可能捕捉透明项的3D点云,这最近被视为不可能实现 。图像处理精度持续成熟后,我们也期望提高三维点云处理可靠性,提高系统整体性能
最后,将机器学习纳入图像处理和对象识别中还有可能通过利用AI消除数据质量空白并增加起始级系统可用性来降低三维bin选入屏障这可能诱导新行业开始评价自动化取代人工过程,结果扩大景观并增加面向每个人的可解决市场