3D机械视觉引导机械人系统实现物流电子配送
某国际大型物流公司的交钥匙订单拣选工业机械人是此类全自动系统
在许多古板的电子商务履行货仓中，手动执行卸垛，拣配和订单履行功效。为了实现此历程的自动化并节省时间和金钱，某国际大型物流公司邀请机械人机械视觉专家DaoAI Robotics(加拿大;www.DaoAI.ca)为其货仓自动化提供资助。该物流公司卖力在加拿大卖力为全球墨水和碳粉盒制造商之一进行配送和运输。
为了实现从托盘和流架到输送机的自动3D 盒子取放盒的目标，DaoAI开发了专有的工具和特征识别软件，与WELINKIRT的WeRobotics 3D 机械视觉相机(中国;www.welinkirt.com)。
图1： DaoAI的系统使用机械人装置的WeRobotics 3D摄像机进行引导，并使用真空吸盘将盒子移动到传送带上。
DaoAI首席科学家，普林斯顿大学盘算机视觉和深度学习博士后，ZhiWei Deng解释说：“多年来，DaoAI已经测试了许多相机，从游戏机到工业相机，并且也与3D激光三角丈量传感器一起事情了很长时间。” “可是这些传感器的本钱要横跨两到三倍，并且需要大宗的精力来进行校准。有了WeRobotics，我们在中国许多制造业生产线上有了许多相助，立即爱上了它，因为它不需要太多的校准，可以抵达很高的速度，并且可以捕获高区分率的图像。”
在操作历程中，在线墨水订单会导致某国际大型物流公司的货仓治理系统将订单存储架或货盘的位置发送到机械手控制器，该控制器会启动将机械手移动到正确位置的命令。接下来，装置在机械人手臂末端工具上的3D摄像机使用白色LED灯在场景上投射一系列图案。通过使用集成摄像头视察光带的变形，该系统以3D方法重建场景并生成点云，DaoAI的专有软件对其进行剖析以识别盒子之间的间隙，并为机械人提供x，y和z坐标。然后，机械人用真空夹具抓取装有订单的盒子，然后将其移至传送带，Datalogic(意大利博洛尼亚，意大利;www.datalogic.com)可确保适当的库存单位(SKU)已被安排。
图2：该系统在货仓中用于移动打印机墨盒盒。
凭据ZhiWei Deng的说法，付与系统灵活性的一项功效是，由于其能够蒙受攻击和振动，因此相机可以集成到机械臂的末端。WeRobotics的3D摄像机的防护品级为IP65，并凭据IEC60068-2-27标准进行了测试，该标准包括随机攻击，正弦振动和扫频，以解决机械人装置和卑劣的事情情况的问题。
“在此应用中，将[经过工厂校准的]摄像机连接到机械人很重要，而不是须使用多个摄像机，这将需要对机械人进行视觉校准和特另外用度。”
ZhiWei Deng说，就整个系统而言，Z重要的事情以及为何国际大型物流公司感兴趣的原因是，自动系统不需要培训。
关于本应用程序中使用的其他组件，ZhiWei Deng解释说-除软件和摄像机外，该系统不依赖于平台，这意味着它可以使用任何机械人，PLC或PC。
图3：据报道预期该系统的三年回报率，每小时可抵达400个。
为了使系统正常事情，DaoAI通过凭据机械人在其伸手可及的规模内的空间位置(在本例中为四个托盘位置和约莫五十个流水架位置)对它们进行编号来界说特定位置。传送带。在这种情况下，机械人系统具有6 m的规模和3 m的半径。
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尽管货仓治理系统知道哪个SKU在哪个托盘上(每个托盘和流水架位置都包括一个SKU)，但机械人不必知道这一点。当货仓治理系统告诉它要去哪个位置时，它只需要知道要去哪里，而机械人就知道这一点，因为每个位置都有一个牢固的视觉识别起点。为了使机械人移动盒子，它需要用相机识别盒子的尺寸，并且盒子需要用机械人手臂末端的真空夹具抓握。别的，视觉系统还可以识别带有从未见过的随机堆放箱子的托盘。凭据DaoAI的说法，这使其具有灵活性和奇特性。
他说： “只要尺寸和重量在 规模内，物流公司便可以凭据需要在货盘位置上任意交换产品(SKU)和/或堆叠方法。”
为了使摄像头能够准确确定盒子的位置和保存，需要约1200 mm的事情距离，而机械人需要约400-500 mm的距离才华捕获视频，检察货盘，识别单独的盒子，然后将其移动。要完成这两个单独的任务，需要WeRobotics的3D相机在两个偏向上同时获取图像。
图4：在机械手单位外部，操作员可以与DaoAI的系统进行交互，并提供有关托盘位置的说明。
为了坚持系统正常运行，操作员须从货盘上取下塑料包装，重新装满货盘的位置，并重新装上流动架 ；凳值ノ恢械墓饽皇够凳治薹ㄊ褂，因此操作员可以地增补托盘上的盒子以进行拾取。可是，在机械人事情时，用户可以地填充流架，因此始终可以存放物品。
在系统集成历程中遇到的挑战包括与货仓治理系统进行通信。
“从我们的位置远程登录物流公司的ICT [信息和通信技术]系统需要与整个ICT人员和货仓治理系统进行协调。大大都事情涉及“不愉快的流程”，例如当职位空缺，无法读取条形码，放下盒子时。这花了几个月的时间，这是我们Z大的挑战，” 他说。
别的，准确检察框以将它们相互离开的功效提出了一个问题。
“这就是3D相机在这里很是重要的原因。区分率越高，我们看到的盒子边沿的细节越多，我们需要许多细节才华将一个盒子与另一个盒子离开。 ”
DaoAI首席科学家，普林斯顿大学盘算机视觉和深度学习博士后，ZhiWei Deng解释说。
据报道，物流公司可以期望该系统的三年回报。展望未来，两家公司正在配合努力升级该系统，包括将机械人安排在线性轨道上的可能性，从而使它可以使用同一台摄像机抵达更多的流架和更多的托盘。别的，鉴于该系统的乐成，据报道DaoAI正在与其他类似的大型物流公司就将这一系统推广到全球进行讨论。