

作者:Neil Ballinger 是 EU Automation 的 EMEA 負(fù)責(zé)人。(圖片來(lái)源:EU Automation)
使用所謂的拾取和放置機(jī)器人進(jìn)行訂單揀選并不是什么新鮮事。然而,直到現(xiàn)在,機(jī)器人還不能準(zhǔn)確地從一個(gè)由各種零件組成的垃圾箱中挑選物品,并將其放入機(jī)器中--但現(xiàn)在這種情況正在改變。在這篇文章中,自動(dòng)化部件供應(yīng)商EU Automation(德國(guó)自動(dòng)化零部件供應(yīng)商)的歐洲、中東和非洲地區(qū)負(fù)責(zé)人Neil Ballinger討論了選擇垃圾箱揀選機(jī)器人的挑戰(zhàn)。
在垃圾箱揀選機(jī)器人中的機(jī)器視覺系統(tǒng)在工作場(chǎng)所提供了許多好處。這些措施包括減少零件的處理,引入機(jī)器人的適應(yīng)性自動(dòng)化,更好地利用操作人員的時(shí)間,減少操作人員患上RSI綜合癥的風(fēng)險(xiǎn)。然而,在此類任務(wù)的有效性方面超過人類之前,這項(xiàng)技術(shù)仍有很長(zhǎng)的路要走。
撿拾垃圾的機(jī)器人仍需克服的挑戰(zhàn)之一是垃圾箱中物體的排列。撿拾垃圾的機(jī)器人有時(shí)難以檢測(cè)到垃圾箱中難以區(qū)分的小物品或隨機(jī)排列的物品。為了解決這個(gè)問題,cobots需要具有高動(dòng)態(tài)范圍、高分辨率和高精度的3D視覺系統(tǒng)。
但是,即使?jié)M足了這些要求,閃亮和反光的部件仍然是一個(gè)問題,因?yàn)槿S圖像處理系統(tǒng)往往難以從反光或閃亮的物體上獲得良好的三維數(shù)據(jù)。這是因?yàn)榉瓷浜拖嗷シ瓷鋾?huì)導(dǎo)致點(diǎn)云的失真和反常。
圖像處理系統(tǒng),垃圾箱揀選系統(tǒng)的進(jìn)一步挑戰(zhàn)
對(duì)于bin-picking系統(tǒng)的另一個(gè)挑戰(zhàn)是較少的閉塞離群值。這可能是由基線較寬的相機(jī)或相機(jī)定位不佳造成的,然后導(dǎo)致在垃圾箱邊緣出現(xiàn)陰影。因此,基于視覺的機(jī)器人可能會(huì)錯(cuò)過角落里 "被遮擋 "的物體,從而造成細(xì)節(jié)的損失。這個(gè)問題可以通過更小的基線和更好的相機(jī)位置來(lái)解決,以包括更高的光學(xué)遮擋。
雖然更好的相機(jī)和相機(jī)位置無(wú)疑有助于提高精度,但它們不一定能解決揀選圖像處理系統(tǒng)的所有問題。例如,在處理疊加的、柔軟的和可變形的部件,如塑料袋或不同高度和形狀的物體時(shí),垃圾箱揀選機(jī)器人仍有問題。
這些機(jī)器人也會(huì)遇到影響性能的干擾。例如,如果cobot被移動(dòng),就會(huì)影響到距離的計(jì)算,導(dǎo)致cobot撞上容器的側(cè)面或其他部分。這意味著機(jī)器人不是完全自主的,如果發(fā)生錯(cuò)誤,仍然需要人類的監(jiān)督。
高質(zhì)量垃圾箱揀選機(jī)器人的案例
盡管在開發(fā)垃圾箱揀選機(jī)器人方面存在挑戰(zhàn),但目前市場(chǎng)上有許多型號(hào)的機(jī)器人在視覺和隱蔽性問題上都有所改進(jìn)。其中一個(gè)例子是歐姆龍的協(xié)作式TM機(jī)器人,它集成了視覺,支持工業(yè)級(jí)的模式識(shí)別、物體定位和條形碼識(shí)別。
倉(cāng)位揀選視覺系統(tǒng)的一個(gè)成功例子是為倉(cāng)位揀選開發(fā)的Zivid Two 3D相機(jī)。Zivid Two擁有一個(gè)超緊湊的深度傳感器,基線小,閉塞性能更理想。
自20世紀(jì)90年代首次出現(xiàn)以來(lái),撿拾垃圾的機(jī)器人無(wú)疑已經(jīng)取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步。盡管如此,在不再需要人類或人類監(jiān)督之前,還需要一些時(shí)間??紤]到彌補(bǔ)技能和人員短缺的持續(xù)壓力,這項(xiàng)技術(shù)很可能在不久的將來(lái)發(fā)展到接近人類能力。在此之前,目前可用的垃圾箱揀選視覺系統(tǒng)可以幫助減少傷害,實(shí)現(xiàn)質(zhì)量控制和更多。
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