Zivid-two-piece-picking-warehousing

品拣选 

机器人拣货是自动化订单履行的过程,即从库存箱中抓取各种单独的物品 (SKU) ,并将它们放入订单容器中运送给客户。视觉系统的选择,特别是 3D 相机的选择,会影响机器人成功检测抓取放置所有类型部件的能力。了解如何用您的 Zivid Two 3D 相机在不影响速度的前提下增加 SKU 覆盖范围 

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

单品拣选对机器人来说仍然是一个挑战,各种形状、尺寸和材料的未知SKU的检测和拣选仍然是物流应用中最大的问题之一。无法抓取的对象具备很多条件,比如“丑陋的”或“病态的”,这种困难源于物理、感知和控制中固有的不确定性。 

观测微小而精细、密集堆叠或随机摆放的物体。 

Zivid Two 能否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。 

  • 识别小于 5 mm 的特征,以便于可靠地识别物体和分割边界,用于抓取。 
  • 非常小、薄、多孔、会变形或非常不规则的物体。 密密麻麻地堆放着,或随意排列叠放。 
  • 几乎没有阴影的低遮挡影响,这与较大基线的相机正好相反,较大基线的相机可能会漏过被料箱中阴影隐藏的较小物体,例如靠近角落和边缘的物体。 
Random

Zivid Two 点云成像示例 - 随机排列、密集堆叠、超薄物体的点云成像。点击此处查看 3D 图像。View in 3D here

观测有光泽、反光、光滑和塑料包装的物体。 

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。 

  • 有光泽和反光的塑料,铝,陶瓷,化妆品,表面有光泽的包裹,半透明物体,塑料包装的物体。 
  • 免物流中经常使用的高反射塑料箱产生的伪像。 
  • 相机对高动态应用场景的捕获时间低于 300 ms,比如有光泽和反光物体。 
Plastic wrapped objects

Zivid Two 点云成像示例 - 塑料包装的物品。点击此处查看 3D 图像 

观测各种各样的对象。 

原生色彩和高动态范围的独特组合能够对各种 SKU 进行成像。 

  • 塑料、陶瓷、金属、纸板、木头、彩色的、有纹理的、浅色的、深色的和吸光的。单个或混合 SKU 料箱场景。 
  • 非激光的白色光源可实现覆盖广泛的材料和原生色彩功能。 
  • 自同一个传感器的 2D 和 3D 数据。 
  • 相机对高动态应用场景的捕获时间低于 300 ms,包括有光泽和吸收光的物体。 
Wide variety of objects

Zivid Two 点云成像示例 - 各种各样的物体。点击此处查看 3D 图像。

今天就从 3D 开发起航!

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