机器人进行拣货作业定义了不同的过程,在这些过程中机器人用于从箱子中拾取和放置货物。 Bin pick是机器人领域中棘手的机器人任务。但是,您不必使用复杂的解决方案来解决它。使用机器人视觉的拣选可以以简单的方式执行。

在过去的几十年里,机器人专家进行了大规模的机器人研究和开发。这使得机器人能够检测出盒子里杂乱的物品,并将其逐个取出。

虽然这项任务对于人类来说很容易,但在机器人操作方面却面临 包括人工智能、多指抓取、轨迹规划和机器人视觉诸多技术挑战。

近些年来机器人的进步已经解决了许多阻碍拣选应用的限制。即使有了这些改进,许多现有的解决方案仍然是复杂的,并且需要健壮的技术,比如先进的三维配置和机器学习。机器人用户不需要采用复杂的解决方案就能进行拾取操作。


Bin pick对机器人视觉提出了各种挑战包括:

照明

这些物品相互形成阴影,这会使它们从相机中隐藏起来。

遮挡

有些物品被顶部的物品完全或部分伪装。

边缘检测

检测一个物体的开始和另一个物体的结束是困难的。在识别每个项目的布局时,这会带来困难。

这些挑战在三维和二维视觉中都可用。然而,它们在二维机器人视觉中更具挑战性,并且在识别单个物品时可能存在极大的困难。

执行Bin挑选艰难的方式

存在不同的商业垃圾箱拣选解决方案,其复杂,昂贵且不灵活。您需要在机器人中包含其他组件,以使系统有效运行。它们包括照明和固定相机。

许多可用的解决方案利用三维视觉,这需要更多的处理。此外,用户需要独家技术才能在这些解决方案中取得成功。

示例性箱子拾取配置可包括:

●3D激光扫描仪

三维激光扫描仪利用光来记录三维深度图像。传感器生成物品和周围环境的点云(数据点集合)。

● 3D物体检测

3D对象检测努力发现三维点云内的项目。其中一些使用被识别物品的CAD版本。

● 立体视觉传感器

立体视觉传感器利用双摄像头产生周围环境的三维图像。您可以单独使用它们或使用激光扫描仪来提高检测精度。

● 固定照明

有些系统需要额外的照明来持续照亮场景。

上述系统在复杂性方面有所不同。虽然有些是固定在识别区域上方的小型独立单元,但您需要在其他系统的周围环境中的特定位置配置各种灯和传感器。无论您的首选方法如何,除了机器人装配相机之外,您还需要更多技术,这可能代价高昂。

在配置技术并对系统进行培训后,识别功能可以很强大。您需要对机器人进行编程,以使传感器能够中继物品位置并继续利用轨迹规划来拾取物品。

轻松执行Bin Pick

在这种策略中,您只需要一个简单的机器人摄像头即可完成复杂的箱子拾取,而不需要复杂的传感技术。利用机器人抓手挑选一些您喜欢的物品。在该技术中,不需要项目检测。

您只需将抓手放在盒子里然后挑选即可。将物品放在平坦的表面上,让机器人视觉传感器识别表面上的各个物品。现在继续逐个选择每个项目以完成该过程。

最后

尽管许多机器人用户可能更喜欢这种简单的方法,但它并不适用于所有应用程序。用户应该始终拥有不需要以类似方式进行选择的项。如果你的物品是易碎的,它们需要小心处理,这意味着你根本不会把它们堆在箱子里。