機器視覺讓機器人能在儲存箱中拾取小型零件

斯洛伐克機器視覺新創(chuàng)公司Photoneo的3D視覺導向機器人拾取系統(tǒng)，為液壓元件制造商升級生產設施的材料處理流程。Photoneo的解決方案包括一臺PhoXi 3D Scanner XL掃描儀和一臺ABB的機器人，配合相關視覺和機器人控制器，可在大型儲存箱中拾取小型零件。

據報導，隨機機器人拾取應用非常具有挑戰(zhàn)性，因為指定拾取的零件通常置放松散，且在箱中彼此堆疊在一起?？蛻粝Ｍ麢C器人能從箱中近1萬個零件中拾取99%的零件，每個零件只有高5公分、直徑4公分，零件尺寸與箱子尺寸的面積比大約為1：900。

在揀選之后，必須將零件放置在正確的方向上，以便在7秒之內完成掃描、零件定位、機器人路徑規(guī)劃與移動。由于這些零件具有光澤，通常會導致互相反射，因此掃描時可能會產生問題。

Photoneo技術長承認這些挑戰(zhàn)并不容易解決，但Photoneo的3D掃描儀系列采用結構化圖案，減少角落常出現(xiàn)的漫反射效應，透過調制圖案投影的頻率，讓3D掃描儀能夠檢測和過濾因反射而在3D模型表面上造成的污點。

大多數3D掃描設備用來掃描較小的物體，主要是受限于景深限制，因此3D掃描設備不適用于歐規(guī)棧板或更大的物體。掃描較大物體通常需要較強的光源，或者需要較長的曝光時間才能獲得合理的點云(point cloud)質量。

Photoneo機器人視覺總監(jiān)Adrian Kratky表示，由于點云密度較低且噪音較高，導致絕對精度降低，因此大體積的儲存箱拾取任務挑戰(zhàn)很高，當掃描體積較大又需要處理比例較小的物體時，PhoXi 3D Scanner XL的質量和景深即至關重要。

PhoXi 3D Scanner XL的掃描體積可達2,400x1,800x2,200公厘，使用3.2萬畫素傳感器捕獲影像，平均采集時間約為800毫秒。透過零件定位算法，一個單一掃描儀和機器人可以實現(xiàn)7秒鐘循環(huán)周期，異步搜索新物件與其它應用需求。

在更長時間的影像采集程序下，系統(tǒng)能夠輸出密度更高、噪點更低、絕對精度更高的點云，因此讓零件定位算法能夠在更短的時間內成功識別物件。零件本地化是每個貨倉揀選解決方案的重要部分，應該調整零件定位算法的精度，以平衡所需的速度和方向。

在此應用程序中，死機器人手臂移動以拾取零件時，零件定位算法持續(xù)在零件周圍空間已儲存的掃描數據上運行，死機器人放置零件時，掃描儀向機器人控制器發(fā)出訊號以進行下一個路徑規(guī)劃。為避免拾取在物件之間移動的零件，Photoneo能夠快速識別位置變化，并只專注于未移動的零件。

Photoneo的拾取應用程序可搭配所有主要工業(yè)機器人品牌。2018年第2季Photoneo預計推出一款新的Bin Picking Studio，幫助最終用戶和系統(tǒng)集成商根據需求，自行設計完整的儲存箱拾取解決方案。