挑战

识别和定位随机堆叠的物体

在所有类型的工业应用中，视觉系统和机器人技术都与之相伴相生，如影随形。这也加速了所谓 VGR（视觉引导机器人）系统日益普及。如果在没有配套视觉系统的情况下工作，机器人的工作环境必须固定，且必须分配至经由使用高精度定位系统锁定的预定位置。这就需要针对待加工对象开发高度精确的定位系统，从而让机器人准确地移动到目标位置。

在机器人和视觉系统中，分拣应用的具体流程为：通过视觉系统识别对象并确定其在空间中的位置，随后完成捡取动作，再通过机器人系统将其转移到目标位置。在所有分拣应用中，最为人熟知的可能就是所谓的“拣放”应用。通常，这涉及判定物体的平面位置及随后的捡取动作。这类应用通常旨在确定物体在传送带上的位置。

解决方案

基于立体视觉的料箱分拣系统

Infaimon 开发的解决方案功能并不局限于识别放置在平面传送带上的物体。它还允许筛选和提取随机堆积在垃圾中的零件。  这一料箱分拣系统基于立体视觉开发，并在机器人的头部装置中安装了两个高分辨率相机。两组同步图像可针对所有物体构建出非常精确的三维图像，以便以最佳精度定位最佳的捡取对象。

Allied Vision 的两款 GigE Vision 相机被选作“天眼”，提供和普通人一样的立体视觉图像。根据应用具体要求，可以选用小型低成本机型 Mako G-125 或增强机型 Prosilica GT1290。为确保机器人系统准确发挥功能，最为关键的一点是尽可能减少电缆数量以避免机器臂行动受限。为此选择了支持“以太网供电”（PoE）（允许通过一根电缆同时进行电力和数据传输）的 GigE Vision 相机。

两台 Mako G 或 Prosilica GT 相机安装在头部装置中，靠近机械臂，可提供识别物体的 3D 图像。但这绝非相机承担的唯一功能。当机器人在 3D 空间内沿预定的轨迹移动时，相机会同步拍摄数百张图像，构建出三维的环境图像。随后系统生成整个环境的详细地图，不同位置的视图可让隐藏的物体或区域暴露于眼前。

两台相机同步工作可带来多种优势。立体视觉功能可让整个生产过程变得更加快捷灵活。加工物体不必再准确、一致地码放，可随意放入料箱中。在将它们集成到产品中之前，不必浪费时间分拣并码放整齐。即便是结构高度复杂的零件，也可借助这一系统轻松识别。如果采用其他技术，基本很难识别无序堆放的此类零件。立体视觉头部装置有助于更安全、快速地识别目标物体。