Bin picking with 3D vision camera

Example of bin with metal parts from laser sensor

Benchmark 1. Point clouds from a laser structured light camera

Metal parts in a bin captured with a high-end stereo sensors produce point clouds

Benchmark 2. Point clouds from a high-end stereo camera

Zivid 3D camera captures high-quality point clouds of metallic cylinders in a bin for pick and place applications

Benchmark 3. Point clouds from Zivid Two

ビンピッキングは依然としてロボットにとっての課題です。大手メーカーでさえ、ビンピッキングステーションの採用は少なく、中小企業ではその数はいまだゼロに近い状態です。典型的なピッキングできないオブジェクトは、形状が複雑なもの、操作が難しいもの、絡み合っているもの、反射率の高い機械加工または研磨された金属などです。その難しさは、物理学、知覚、および制御に固有の不確実性に起因します。

Zivid Twoは、オクルージョンを最小限に抑えた高解像度で高精度の点群を提供し、細部まで形状とサイズをキャプチャします。

オブジェクトには、とても小さいもの、薄い板状のもの、とても細かいもの、不規則なものなどがあります。
それが隙間なく密に積み重ねられている場合もあれば、ランダムに配置されている場合もあります。
信頼性の高いオブジェクト認識とピッキングのための境界の分離のために、5mm未満の特徴を区別します。

3D HDRおよびアーティファクト・リダクション・テクノロジー (ART) は、反射、相互反射、鏡面ハイライト、高コントラスト遷移によるイメージングアーティファクトの抑制に優れています。

光沢のある反射性の部品、板金部品、シリンダー部品、ワッシャー部品、成形部品、機械加工された部品、研磨された部品、クロムメッキされた部品。
光沢や反射などのハイダイナミックレンジ場面のキャプチャ速度は300ms未満

Zivid Twoは非常にコンパクトです。ベースラインが小さく、ベースラインの大きいカメラやスキャナーよりも最適なオクルージョンパフォーマンスを備えています。ベースラインが大きいと、プロジェクター/カメラによる過度の影、場面の細部の損失、穴、データの欠落が発生し、検出に影響します。また、特に小さな箱からピッキングする場合は、角や端の近くなど、ビン内の影で隠された小さなオブジェクトを見逃すリスクもあります。

オクルージョンについて詳しくは、こちらをご覧ください。 here.