Раскройте передовые возможности автоматизации: почему 3D зрение необходимо для ваших проектов

Современные проекты автоматизации становятся всё более продвинутыми. 3D зрение — яркий пример соответствующего улучшения. Вот почему оно так интегрально помогает проектам достигать новых высот и взгляд на то, как технология развивалась годами для устранения предыдущих недостатков и повышения универсальности текущих и будущих приложений.

Как 3D зрение улучшает автоматизацию

Эта технология позволяет приложениям обнаруживать объекты независимо от их позиционирования. Будь то предметы сложены, в ящиках или в другом расположении, эти решения двигают промышленную автоматизацию вперед, делая её всё более применимой к широкому спектру сценариев. Многие из этих систем настроены так, чтобы они вели себя похоже на человеческие глаза, например, содержа две линзы для обработки входящей информации.

Реальная среда обычно не вписывается в аккуратные параметры. У неё могут быть варьирующиеся текстуры, неравномерные высоты объектов и другие элементы, которые редко или никогда не остаются статичными во времени. К счастью, 3D сенсирование приспособляется к этим различиям. Оно позволяет роботам адаптироваться к неструктурированным средам и становиться более приспособленными к новым задачам.

Способность системы компьютерного зрения отличать роботов, людей и другие объекты также критична, так как сотрудники обычно работают рядом с различными типами роботизированных технологий, чтобы выполнять работу быстрее и с меньшим количеством ошибок. Когда автоматизированная машина может правильно воспринимать специфику заполненной среды, эта способность делает её безопаснее в целом.

Поскольку автоматизированные приложения становятся всё более разнообразными и продвинутыми, люди продолжат видеть, почему трёхмерное компьютерное зрение необходимо для их работы как ожидается. Лидеры компаний часто внедряют умное оборудование для снижения частоты ошибок и повышения продуктивности. Машинное зрение, обнаруживающее объекты в 3D, может предложить эти преимущества и больше.

Распространенные робототехнические приложения, использующие промышленное 3D зрение

Многие из самых продвинутых роботов имеют функции трёхмерного зрения, повышающие их восприятие при определённых задачах. Вот несколько примеров потенциальных приложений.

Производство

Многие заводы используют автономные мобильные роботы (AMR) для справления с вызовами дефицита рабочей силы и снижения потребности членов команды выполнять утомительную повторяющуюся работу. AMR часто имеют встроенные возможности зрения, позволяющие машинам находить свободные пути, распознавая и объезжая препятствия.

Здравоохранение

Улучшенное машинное восприятие также жизненно важно в приложениях, требующих необычной точности, например, роботизированная хирургия. Одна компания применила технологию к мозговым и спинным процедурам, позволяя хирургам видеть необходимые области без воздействия на пациентов излучения.

Система также может улучшить хирургическое планирование, создавая трёхмерный и основанный на изображении холст части тела, релевантной к процедуре.

Сельское хозяйство

Преимущества этой технологии для промышленной автоматизации также становятся очевидными, если применить её к крупномасштабному сельскому хозяйству. Некоторые роботы могут фокусироваться исключительно на спелой продукции, делая общий процесс сбора урожая более эффективным.

Исследователи также предполагают, что решения 3D машинного зрения могут помочь молочным фермерам оценивать телесный состав скота. Такие оценки необходимы для поддержания лактации коров, помощи в беременности и снижения метаболических заболеваний.

Пищевая промышленность и напитки

Компании пищевой промышленности и напитков используют системы инспекции компьютерного зрения для проверки всего — от йогурта до теста для пиццы. Такие приложения могут существенно ускорить контроль качества.

Однако люди, планирующие его использование, должны знать, что фоновое освещение от солнца или навесных искусственных источников может влиять на качество и последовательность этих проверок. Таким образом, понимание того, как поддерживать среду для получения лучших результатов, необходимо.

Логистика

Учитывая разнообразные формы и размеры посылок, неудивительно, что логистические компании начали использовать силу 3D машинного зрения для повышения продуктивности. DHL — один из таких брендов.

Недавно они инвестировали в роботов для депаллетизации. Помимо улучшения выходов рабочего процесса, лидеры считают, что роботизированные приложения приведут к лучшей безопасности рабочих.

Розничная торговля

Не так давно работники розницы вручную проверяли запасы, чтобы оценить, как быстро продаются определённые продукты и когда пополнить полки. Это всё ещё происходит до некоторой степени, но многие розничные бренды теперь позволяют роботам, оснащённым 3D машинным зрением, делать эту задачу. В некоторых продуктовых ритейлерах, включая ShopRite, бот бродит по проходам до трёх раз в день для проверки статуса продуктов. Высокотехнологичные машины также могут обнаруживать, когда предметы находятся не на своих местах.

Прогресс в 3D зрении, решающий вызовы автоматизации

Приведённые выше примеры показывают, как 3D сенсирование может помочь различным отраслям получать впечатляющие результаты и нацеливаться на болевые точки. Улучшения в технологии также сделали проще развертывание робота для разнообразных задач, которые были слишком сложны для 2D систем. Примеры включают подбор деталей из куч.

Трёхмерные системы зрения часто более подходящий выбор, потому что 2D системы зрения не предоставляют информацию о глубине и, как таковые, подходят только для простых приложений, требующих захвата объектов в осях X и Y. Примеры таких приложений включают чтение штрих-кодов, распознавание символов, проверку размеров или верификацию этикеток. 3D системы машинного зрения позволяют гораздо более сложные роботизированные задачи, потому что они предоставляют 3D облака точек с точными координатами X, Y и Z.

Вызовы также могут возникать при использовании роботов для задач bin picking из-за потенциальных вариаций в размещении продуктов внутри этих контейнеров. Иногда позиции предметов структурированы, например, если они сложены или выстроены в ряды. Однако есть и случаи, когда продукты перекрываются внутри ящиков или даже переплетаются. К счастью, самые передовые системы машинного зрения могут справляться с такими сценариями без проблем.

Лучшая промышленная автоматизация, сделанная возможной технологией Parallel Structured Light

Photoneo также имеет новаторскую технологию Parallel Structured Light, которая питает её 3D камеру, известную как MotionCam-3D. Традиционные технологии площадного сенсирования не могли справляться с захватом и сканированием движущихся 3D сцен без нежелательного размытия и артефактов.

Она опирается на снимковую систему, конструирующую множественные виртуальные изображения в одном окне экспозиции. Этот подход даёт высокое разрешение, точные результаты. MotionCam-3D может сканировать динамические сцены, движущиеся до 144 км/ч. Альтернативно, компании могут использовать её для статических сцен. Теперь возможности камеры расширены для предоставления также цветовой информации.

Трёхмерное компьютерное зрение поддерживает автоматизацию

Эти примеры показывают, почему Entscheidungsträger в широком спектре отраслей должны сильно рассматривать изучение того, как 3D зрение может поддержать их намерения автоматизировать конкретные процессы. Внедрение этой технологии требует времени и усилий, но обычно это стоит того.