垃圾收集和难以捉摸的15％的挑战

机器愿景一直在指导机器人，以便在数十年中拾取装配和检查的输送机上的零件。实际上，这条路上的每辆汽车都是通过视野引导的机器人（VGR）的帮助建立。但是当谈到从垃圾箱中拉动那些部件到输送机上时，机器视觉设计师必须锐化他的虚拟铅笔和齿轮。

尽管有于3D机器人指导的硬件和软件工具越来越多，但垃圾拣货仍然是VGR工作台设计师最具挑战性的容器之一。“从我所看到的OEM包中，他们仍然更多地设置了用于机器人指导的2D类型的模式匹配：”这是一个产品并在水平表面上拾取它，“”成像总监Steve Wardell说“ATS自动化（基奇纳，安大略省）。然而，生活并不总是在水平上，并且在机器选择的理想顺序中很少堆叠箱中的零件。

Wardell承认，在获得3D信息到垃圾桶机器人时已经进行了进步。然而，他说，“我们用宾馆采摘的问题发现的问题不是85％的局面，您可以找到最多的部分，并告诉机器人在哪里可以从垃圾箱的角落里挑选，留下, or parts sitting at an angle that can’t be justified with software. You still have to pick 100 percent of the parts out that bin. Getting that last 15 percent of parts is what’s most difficult.”

尼克特内特说，在制造商，产品分销商和包装纸中，这些最终用户在更深层次，更大的箱子和更高的分辨率下，这些最终用户正在“更聪明”。莱昂工程产品与服务（猎户座，密歇根州）。

据TEBEAU说，最终用户正在意识到要与箱子采摘成功，他们可能需要改变该过程的其他部分，正是因为“他们将无法从垃圾箱中挑出100％的零件。”一个可能的解决方案是重新设计垃圾箱本身。“这通常意味着凹形箱，所以你强迫部件在中间定居，”他说。但这可能是一种艰难而昂贵的方法。“不是每个最终用户都愿意重新设计垃圾箱，”他说。

宾馆拣选工具集
虽然机器人供应商承认宾馆采摘应用程序的挑战，但他们补充说，由于更多的硬件和软件工具，他们补充说，专用的VGR系统有助于使其更容易。

“最终用户甚至软件制造商常常低估从垃圾箱中获得零件所需的东西，”智能机器人/机器视觉的工作人员工程师David Dechow说Fanuc America Corp.。（罗切斯特山，密歇根州）。在某些情况下，答案位于为该应用选择最佳可能的算法。Fanuc开发了一套3D算法，可以从单点位置应用到匹配3D飞行到2D的查找。

FANUC提供两个3D产品。一个是一个3D点产品，可在对象上提供3D点，该样品被称为3D激光传感器。“它是一种独特的摄像头系统，使用一对角度的激光器不进行扫描，但是要对平面表面进行单点分析，以提供空间的3D点，”他说。第二种产品是3D区域传感器，他调用“经典点云设备”。它使用多图像线性结构光来提供图像的全点云。

模拟一切
虽然每个VGR应用需要准确的部分位置 - 无论是平面上的平面上是否有2D数据，用于自由移动部件的平面或3D数据 - 垃圾拣选需要考虑远远超过机器人和部分的位置。与夹持器相关的问题也发挥作用。“确保一个夹具可以装入垃圾箱的角落，并且没有与墙壁碰撞以拿起不同的部件一直是一个问题，”特纳说。

将ARM端部件（eoat）模型包括在内拣配模拟至关重要。“如果你不知道你是如何拿起部分的话，你会错过解决方案的可靠组成部分，”Tebeau说。这可以包括eoat的确切物理尺寸以及箱子。

这同样适用于垃圾箱的几何形状。需要考虑工作单元内的所有结构。例如，TEBEAU提供一种场景，其中一辆车持有可以用吸盘拾取的地球。“你可以说你想从顶部，一边或前方捡起它，但取决于零件几何形状，你可能有30度的能力来捡起它。”但是，如果您不知道eoat尺寸，那么估计挑选成功率的能力就是猜测。

如今，所有主要的机器人供应商都提供自己的内部宾馆采摘应用，以答案到客户的稳步增长，以获得更准确的可重复装配解决方案。作为进站算法，3D建模软件工具和相机分辨率都继续改进 - 经济实惠的计算能力稳定增加驱动 - 宾馆拣选工作单元设计人员将找到更简单的成功路径，以便对VGR应用程序更具挑战性的成功。