3D视觉和机器人拣箱-最近的技术进步和建议

创建于4个月前
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对于设计、制造和编程这类尖端自动化设备的工程师团队来说,机器人拣仓是一项极具挑战性的任务。他们的计算机电子机械系统必须识别、定位、抓取并准确地重新定位随机堆放在装备有定制末端执行器的机器人手臂范围内的物体。一个对人类来说相对容易的任务,一个大多数人每天要完成数百次的任务,是一个非常复杂或不可能用相机、计算机、软件、伺服电机和气动设备来解决的问题。

那为什么要这样做呢?向装配机器展示定向部件的传统方法有什么问题?

答案有三方面:交货时间、灵活性和成本。

几十年来,自动装配设备的设计者利用专用设备如振动送料系统一部分,喂,杂志、卷、输送机和托盘供应“拾起并定位机制”或一个机器人与源源不断的零部件和材料,它们加载到组装机器。所有这些解决方案都相对昂贵,需要额外的劳动力来装载,或者需要特定于部件的定制工具。最近,更简单的设备将在单层表面上分离和分散零件,2D视觉系统将识别零件,并引导机器人抓取和定位。这是在正确方向上迈出的一大步,但还不是圣杯式的解决方案,机器人手臂可以从一堆东西中抓取任何一个部分,正确地定位,然后把它放在合适的位置。

与五年前相比,使用3D视觉和机器学习的拣箱技术要先进得多,也可靠得多。已经取得了很大进展;然而,每一项潜在的申请都应该经过彻底的审查、测试和经济上的证明。向有资质的自动化集成商、机器人公司和机器视觉专家寻求建议和帮助,选择适合您业务的解决方案。随着不同的定位和制导技术的成熟,3D拣箱技术将发展到更加普遍、高效和可靠的地步。

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