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3D机器视觉能引导机器手抓取随机物品吗

文章出处:网责任编辑:作者:人气:-发表时间:2018-10-31 09:36:00
    今天沃德普机器视觉给大家分享的案例是3D机器视觉引导机器手抓取随机物品。大家可能有点疑惑,机器手真的能做到吗?准确率高吗?下面就一起来了解一下吧!
 
    某主要的非公路设备制造商想要升级其物料搬运系统,经过选择分析后,这家公司最终选择了机器视觉公司为其开发一套独特的3D视觉引导的部件搬运系统,该系统使用机器手从物料箱中抓取沉重的金属零件。
 
    这项任务,是要让机器手将任意堆放在物料箱中的零件抓取出来,并放置到指定位置。由于零件在物料箱中散乱放置,视觉系统往往难以区分这些随机堆放的、形状和色彩都类似的零件。这项应用,也真正促进了强大的机器视觉和图像处理系统向更高的水平发展。
 
    该系统使用单相机三角测量、立体相机、结构光和飞行时间成像技术代替其他3D成像方案,也就是选择了机器人引导系统和3D相机,整套方案的选择主要基于以下四点考量。
 
    首先,用于生成点云的激光线三角测量方法,非常适用于处理金属零件;其次,基于CAD的新零件、夹具和物料箱形状等学习材料,提供了一个非常灵活的解决方案,易于适应不断变化的需求;第三,用于协调校准以及与机器人通信的集成工具,让集成工作更加轻松;最后一点,基于CAD的3D形状匹配始终如一地可靠地为机器人定位次佳抓取位置,并验证与物料箱和零件都无碰撞的夹具位置。
 
    在该应用中,需要处理的零件是轨道链节,将轨道链节用销子和衬套连接在一起,形成一个支撑轨结构,用于推进大型推土机等设备。
 
    该机器人引导系统,在没有操作员干预的情况下,能让机器人从物料箱中抓取零件的操作运行50~60小时。
 
    在这项应用中,机器人将轨道链节从物料箱中抓取出来,送到一个热处理过程环节。轨道链节最初放置在体积为64立方英尺两个物料箱中,物料箱可能被装满,也可能是半满。输送机将两个箱子送到指定位置,以便于机器人可以从任何一个物料箱中抓取零件。
 
    一台3D相机安装在两个物料箱上方的一个运动系统中,3D相机本质上是一个工厂校准的3D传感器,其中包含一个756×512像素的CMOS相机,和一个内置的伺服驱动的2M 660nm红光激光扫描仪,它可扫描视野体积(VOV,volume of view)来创建位于物料箱中零件的3D点云。
 
    运行PLB软件的PC连接到3D传感器,将点云中包含的信息与零件的CAD模型进行比较,以确定下一个最佳抓取位置,并提供其坐标(x、y、z、偏航、俯仰、滚动)到机器人控制器,机器人控制器执行所有的运动规划。
 
    随后,机器人抓取该零件,并将其放置到希望的位置进入第一道热处理工序。与此同时,3D传感器对另一个物料箱进行扫描。通过在两个物料箱之间进行交替扫描,工程师能将3D传感器的扫描时间减少4~4.5秒,满足了客户平均每个抓取周期为14秒的时间要求。
 
    如果PLB系统无法确定最佳抓取场景,则机器人被编程为使用其装配的磁性夹具搅乱零件,然后重新抓取。理想情况下,指定物料箱中的所有轨道链节应该都是相同的,但是总免不了其中有夹杂其他零件的情况。由于该系统将零件的3D点云与CAD文件相匹配,机器人将围绕任何轨道链节进行抓取,它们有可能尺寸不正确,或是不正确的右侧或左侧版本。
 

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