工业机器人的新兴 3D 视觉技术

随着越来越多的行业开始接受在其运营中对机器人的需求，全球安装的工业机器人数量将在未来五年内实现正增长。随着对自动化的兴趣不断增长，研发投入也越来越多。结果是具有更先进组件的更精简的机器人系统。机器人工作单元的一个增长趋势是 3D 自动视觉。该技术允许机器人识别物体的位置、大小、深度和颜色。物流、食品加工、生命科学和制造等行业正在寻找使用可视化组件实现流程自动化的方法。

3D 视觉有哪些不同的方法？

视觉技术不是“一刀切”的工具。应用、设备、产品、环境和预算等特定因素将决定如何将视觉整合到流程中。在机器人系统中设置实时 3D 成像时没有标准。然而，视觉整合专家使用了一些标准技术，每一种技术都是为特定任务量身定制的。这些技术是立体视觉、飞行时间 (TOF)、激光三角测量和结构光。

激光三角测量

物体穿过激光扫描仪发出的光束。当物品通过时，以特定角度放置的相机会记录激光线的图像，扭曲光束并创建物体的轮廓。

结构光

投影仪创建一条细光带以将图案投射到物体上。摄像机从不同角度观察光线的各种曲线，以形成物体的 3D 图像。

飞行时间 (ToF)

相机使用高功率激光扫描仪将从物体反射回图像传感器。根据发射光和接收光之间的时间延迟计算相机到物体的距离。

立体视觉

机器人系统使用两个摄像头记录从两个不同角度拍摄的物体的相同二维视图。然后，该软件使用两个摄像头的既定位置并比较两个平面图像中的对应点以识别变化并生成图像。

哪些应用正在使用 3D 机器人视觉？

现代工业机器人需要以正​​确的角度检测物体、识别零件和抓取组件。虽然传统机器人非常适合始终如一地定位零件，但现代机器人技术可以协调校正以检测零件的位置。系统不会因为后续行动不是不确定的顺序而停止整条生产线，而是会迅速识别变化并适应变化。因此，各行各业的一系列工业应用都投资于 3D 机器人视觉。其中包括物流、食品加工、生命科学、制造和汽车行业。随着众多行业的自动化，视觉技术的使用正在扩展到新的领域。卸垛应用程序使用 3D 视觉组件扫描装满各种类型运输箱的托盘以进行分类。他们使用扫描仪将图像发送到软件，让机器人根据纹理图案检测盒子类型，并将它们发送到指定区域。食品加工厂使用多光谱视觉技术和特殊照明来检查产品并检测变质。传统上使用视觉技术的应用正在升级到更具创新性的设备。一家航空航天公司用 3D 扫描取代传统检测工具来检测涡轮叶片是否存在缺陷，将检测时间从 18 小时缩短到 45 分钟。视觉技术将继续扩展，物流应用、多光谱机器视觉、使用机器学习和 3D 视觉的适应以及液体镜头的未来趋势预测可以从更远的距离获得更精确的图像。

视觉应用的关键子系统和组件

最协调的自动化系统具有多个集成的自动化控制系统和组件，以形成高效的工作单元组件。当涉及到将对象跟踪、产品分析和垃圾箱拣选等高级 3D 视觉选项纳入生产线时，系统应生成 3D 图像数据。在机器人系统中使用 3D 视觉需要集成各种组件，以促进充足的电力供应、实时处理和安全性。成功自动化的另一个关键组成部分是通信能力。在数字时代，使用连接端口以数字方式将系统连接到其他设备以进行数据共享是一种很好的做法。出于同样的目的，新兴的机器人技术促进了 Wi-Fi 连接。在设计阶段，推动风险评估研究是识别和消除系统中可能存在故障风险的问题的唯一方法。具有 3D 视觉功能的机器人可以安全地停止设备，以防止受伤和设备损坏。如果买家投资于研究和前期规划，结果将是一个灵活且易于使用的自动化系统。

结论

现代制造业要求少中出多，更精简的生产线需要提供更高的产量。机器人视觉的影响力将继续扩展到不同的生产领域，并找到改进自动化流程的全新方法。期待更多的 3D 视觉组件在未来的自动化系统中变得普遍。