2022年01月24日
视觉是人类最主要的感受器官，占有了80%以上的人类信息获取 �；凳泳踝魑婊蝗搜鄣那渴⑹忠�，日益取得重大突破和普遍应用 �；凳泳跸低晨梢匀〈搜弁瓿烧闪俊⒍ㄎ弧⑹侗鸷图觳獾仁虑�，在制造、安防、文化等工业中具有大宗的应用商机 。
机械视觉不但可以战胜人眼标准的纷歧致性、非重复性和主观性等问题，为行业制订品质管控的数字标准，还能在高速、高光谱、高区分率、高可靠性以及事情一连性、情形顺应性等方面周全逾越人眼极限 。
配景先容及案例概述
近些年，随着开元游戏大厅app自动化与物流手艺的一直生长，怎样使用自动化装备提高物流效率，镌汰人工，成为现在物盛行业最体贴的问题 �；凳泳跸低晨梢匝杆倩袢〈笞谕枷裥畔�，并举行自动处置惩罚，该特点使得机械视觉资助物盛行业快速向智能化、自动化偏向迈进 。现在在开元游戏大厅app自动化应用中，机械视觉普遍应用于缺陷检查、扫描识别、定位判断和位置丈量等领域 。在节约人力本钱提高整体作业效率的同时可以极大的提高空间使用率，从而降低运输本钱 。
随着电商、物盛行业的快速生长，分拣方法的生长迫在眉睫，人工分拣保存效率低，过失率高，本钱高等弱点，特殊是在拆码垛应用中，由于作业强度大，事情内容简单，人事情业的质量及效率普遍低下，自动化拆码垛系统应运而生，而古板自动化拆码垛应用中，“拆”和“码”的工具往往要求是规则且尺寸简单的货物，这就限制了自动化应用的规模，尤其是拆码垛作业环节中，来料完全随机的情形下 。该情境下，用古板的人工示教的方法难度大且效率低下，为相识决此问题，�？祷等�研发了一套基于机械视觉指导的机械臂拆码垛计划，可以解决多SKU且来料无序的问题 。
�？祷等私幽勺灾餮蟹⒌母呔�3D相机配合机械人运动控制平台软件同时搭配智能算法的计划，将AI算法，深度学习细密团结，突破古板自动化拆码垛的使用场景限制，可应对垛形重大多变，箱体种类繁多且随机的场景 。
计划先容
该计划中，3D相机认真获取作业规模内，如托盘或传送带上箱体的深度信息及高清2D图像，并将深度信息及2D图像信息发送给机械人控制平台软件，平台软件中内置3D视觉算法和智能轨迹妄想算法，3D视觉算法通过AI深度学习+3D点云支解的要领将箱体在托盘或皮带线上的位置快速且准确的定位到，智能轨迹妄想算法提供准确的抓取点位、安排点位和轨迹点位，指导机械臂快速抓取和码放行动 。
3D视觉指导拆码垛系统
计划中使用的3D相机为�？祷等俗钚峦瞥龅�大视野双目结构光立体相机，兼具高精度、大景深、大视野的特点，相机检测精度抵达±3mm, 检测规模抵达1800mm，近视场为1350mm×1200mm，远视场为3650mm×2750mm（如图2所示），轻松适配1.2m*1m*1.8m等主流垛形 。同时具备极高的检测效率和稳固性，从照相到轨迹算法输出抓取点位的时间小于1.5s 。
3D相机视野示意图
为了客户更利便的自主搭建机械臂拆码垛控制系统，�？祷等俗叛蟹⒘艘豢�机械人运动控制平台软件 。软件接纳图形化，无代码式的编程界面，简朴易用（如图3所示） 。软件内置轨迹妄想、碰撞检测及抓取妄想等多种智能算法，同时软件可适配海内外种种主流品牌机械人 。
拆码垛视觉定位�？榻幽�AI深度学习+3D点云支解的计划 。使用RGBD相机实时对堆垛举行照相，获取包裹、托盘的三维数据（深度图+RGB图） 。定位处置惩罚流程如图4所示，首先使用深度学习网络对RGB图举行包裹的粗定位；然后使用物体外貌纹理特征和点云边沿特征举行包裹精定位，并基于包裹外貌点云盘算出最优的抓取点坐标；最后使用预先获取到的手眼标定关系将视觉位姿转换到机械臂坐标系下执行抓取处置惩罚 。
视觉定位手艺蹊径
�？祷等�3D相机拥有卓越的抗情形光能力，在典范厂房光照条件下（>20000lx），�？祷等�3D相机的点云数据显着优于其他相机，比照图片如图5所示 。同时�？祷等�3D相机对高反光及玄色物体的点云泛起效果上也优于其他相机，比照图像如图6所示 。现实测试样本中在高反光金属和玄色纸箱处，其他3D相机在这部分区域的点云数据已有较洪流平的损失，而�？祷等�3D相机仍能包管相对完整的泛起 。
抗情形光比照
高反光和玄色物体比照测试
本计划接纳2D+3D团结视觉定位处置惩罚，具有精度高、鲁棒性强、抗情形光能力强、无惧深色物体的特点，能准确适用于种种箱体、包装盒、料盒、编织袋、工件等物件，且定位效果与精度不受物体摆放位姿的影响 。
定位效果图
智能轨迹妄想算法包括对拆垛流程及码垛流程的点位妄想，如图8所示，由拆垛剖析/码垛剖析决议出路径妄想的终点构型，再依据感知信息、情形设置等举行碰撞检测，妄想出一条清静的拆/码垛路径，其中，拆跺剖析及码垛剖析的大致流程如下：
拆垛剖析是基于3D视觉分类好的点云，通过平面拟合并盘算出其对应的法向量、重心位置等信息，以获得每类点云的拆垛点位置；同时由外接矩形确定物体尺寸，用以在路径妄想历程中举行碰撞检测；随后通过基坐标/托盘变换关系、机械人状态及拆垛方法等对拆垛位姿的价钱举行评估，最终确定最优拆垛构型 。
码垛剖析是对由用户编辑或自动天生的垛型（如图9所示）举行解码，并通过基坐标/托盘变换关系盘算等对各安排位姿的价钱举行评估排序，获得安排构型序列，并凭证输入的安排索引及机械臂逆运动学位姿获得最终的安排构型，同时内部贮存已码垛箱子信息用于路径妄想历程中的碰撞检测 。
拆码垛整体流程
码垛规则界说示意图
总结
�？祷等�3D视觉指导拆码垛系统旨在解决在非结构化情形中对未知形状物体无法抓取或抓取乐成率低的问题 �；诟呔�3D相机对抓取物和情形的2D彩色图像信息，同时团结3D点云数据，准确提取抓取物边沿轮廓，依赖智能算法，筛选最优抓取点位，并基于软件中设定的情形约束，输出最优轨迹点位，提高了整系一切的准确性和可靠性 。通过使用该系统，用户可以轻松应对多SKU且来料完全随机的拆码垛场景，在知足自动化拆码垛需求的同时，进一步提高生产效率，降低生产本钱 。
AHTE 2022 机械视觉工程展区，展示产品/条码识别、定位、尺寸丈量、质量检测等手艺及解决计划，为机械视觉系统及元器件生产企业搭建与原始装备集成商同台交流，为多行业终端用户提供系统集成解决计划的商务平台 。
AHTE 2022（第十五届开元游戏大厅app）将于2022年7月6-9日再次上岸上海新国际博览中心E1-E3馆 。
图文泉源： �？祷等薍ikrobot
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展会预告：
2022年7月6-9日
第十五届开元游戏大厅app
