Robots with 3D vision pick and place objects from bins automatically

料箱物料抓取 

无序抓取通常是在制造过程的输入阶段。与传统的固定装置或预填充的堆叠模式不同,是由机器人清空装满零件的容器,并将其放置在比如送料机、传送带或分选机中进行进一步加工。视觉系统的选择,尤其是3D相机的选择,会影响机器人工作站成功检测、抓取和放置各类部件的能力。 

了解如何借助 Zivid Two 3D 相机增加可抓取的零件的数量 - 在不影响抓取速度的前提下

Zivid-Detect


检测

Zivid Two 相机分辨率高,精准度高,能够输出具备了最小化遮挡问题,及经过出色的伪像抑制技术生成的原生彩色 3D 点云,能显著提高物体识别能力,并增加可检测部件的数量。 

Zivid-Pick


抓取

Zivid Two 能够更可靠地检测物体边界以进行抓取规划,在机器人坐标系中真实地再现物体的尺寸、旋转角度和绝对位置。对于实现准确地抓取,避免漏抓和碰撞至关重要。 

Zivid-Place


放置

 Zivid Two 凭借其突破性的尺寸精度,助力实现难度更为严苛的放置操作要求。可通过已知的位置和方向,在不发生碰撞或损坏零件的前提下,更准确地放置或插入零件来进行后续加工。 

Zivid Two Datasheet

工作速度更快。与传统激光扫描仪相比,Zivid Two 在料箱中抓取物料的应用中,能够在更快的速度下输出更高质量的图像。高动态范围模式下的图像捕获时间低于 300 ms,包括拍摄有光泽和反光的物体。 

挑战与解决方案

从料箱中抓取物料对于机器人而言仍是一个挑战。即使在大型制造商工厂中,料箱物料抓取工作站的普及率仍然很低,而部署了料箱物料抓取站的中小型制造商更是凤毛麟角。难以抓取的物体通常形状复杂、操控难度大、缠结在一起,和/或为高度反光的或表面抛光的金属物。其困难根源在于物理性质、感知及控制中的内在不确定性。 

观测微小而精细、密集堆叠或随机摆放的物体。 

    • 极小的薄片,极为精细和不规则的物体。
    • 间隙极小、密集堆叠或随机摆放且互相堆叠的物体。
    • 可识别小于5mm的特征,以便于可靠地识别物体和分割边界,用于抓取。
Image shows metal parts and cylinders in a bin captured by Zivid for picking applications

Zivid Two 能提供最小化遮挡影响的高分辨率高精度点云,捕获各种形状和尺寸的物体,并呈现其细节。 点击此处查看3D图像。 

观测闪亮、反光、经加工和抛光的零件 

3D HDR 和伪像减少技术 (ART) 能有效抑制因反射、相互反射、镜面高光和高对比度过渡导致的伪像。 

  • 闪亮反光的金属板、圆柱体、垫圈,经注塑、加工、抛光和镀铬的零件。 
  • 高动态范围场景的图像捕获时间低于 300 ms,比如拍摄表面有光泽和反光的物体。 
Zivid 3D camera captures high quality point clouds of reflective and shiny metal parts

Zivid Two 点云示例 - 抓取料箱中各种金属物体,典型的工业抓取场景。点击此处查看 3D 图像。 

体验更少的遮挡异常 

Zivid Two 具备超紧凑的结构, 基线短,遮挡表现优于更长基线的相机和扫描仪。较长的基线会导致投影仪/相机阴影过多,丢失场景细节和数据,形成成像漏洞,数据丢失,从而影响检测效果。此外,还有可能漏抓料箱中被阴影遮挡的较小物体,比如靠近角落和边沿的物体,特别是从较小箱子中抓取物体时。 


点击此处了解更多关于遮挡的信息。

To avoid occlusion from e.g. laser sensor, Zivid sensors have a small baseline to secure full bin point cloud

料箱边沿导致的遮挡;左图是由激光系统(长基线)拍摄的图像;右图是由 Zivid Two 拍摄的图像。点击此处查看 3D 图像。 

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