Почему вам следует внедрять 3D-видение в свои проекты автоматизации?

Современные проекты автоматизации становятся все более продвинутыми. Трехмерное зрение — яркий пример соответствующего улучшения. Вот почему так важно помогать проектам достигать новых высот и смотреть, как технологии развивались с годами, чтобы устранять предыдущие недостатки и повышать универсальность текущих и будущих приложений.

Как трехмерное зрение улучшает автоматизацию

Эта технология позволяет приложениям обнаруживать объекты вне зависимости от их положения. Независимо от того, расположены ли предметы штабелями, в контейнерах или в другом месте, эти решения продвигают вперед промышленную автоматизацию, делая ее все более применимой к широкому спектру сценариев. Многие из этих систем настроены так, чтобы вести себя аналогично человеческим глазам, например, содержат две линзы для обработки входящей информации.

Реальная среда обычно не соответствует четким параметрам. У него могут быть различные текстуры, неравномерная высота объектов и другие элементы, которые редко или никогда не могут оставаться статичными в разные моменты времени. К счастью, 3D-зондирование учитывает эти различия. Это позволяет роботам адаптироваться к неструктурированной среде и лучше справляться с новыми задачами.

Способность системы компьютерного зрения различать роботов, людей и другие объекты также имеет решающее значение, поскольку сотрудники обычно работают вместе с различными типами роботизированных технологий, чтобы выполнять работу быстрее и с меньшим количеством ошибок. Когда автоматизированная машина может правильно воспринимать специфику многолюдной среды, эта возможность делает ее более безопасной в целом.

Поскольку автоматизированные приложения становятся все более разнообразными и продвинутыми, люди будут продолжать понимать, почему трехмерное компьютерное зрение необходимо для того, чтобы они работали должным образом. Руководители компаний обычно используют интеллектуальное оборудование, чтобы снизить количество ошибок и повысить производительность. Машинное зрение, обнаруживающее объекты в 3D, может предложить эти и другие преимущества.

Распространенные приложения для роботов, использующие промышленное 3D-видение

Многие из самых продвинутых роботов обладают функциями трехмерного зрения, которые улучшают их восприятие при выполнении определенных задач. Вот несколько примеров потенциальных применений.

Производство

Многие фабрики используют автоматизированных мобильных роботов (AMR), чтобы справиться с проблемами нехватки рабочей силы и уменьшить потребность членов команды в выполнении напряженной повторяющейся работы. У AMR часто есть встроенные функции машинного зрения, которые позволяют машинам находить свободные пути, распознавая препятствия и объезжая их.

Здравоохранение

Улучшенное машинное восприятие также имеет жизненно важное значение в приложениях, требующих исключительной точности, таких как роботизированная хирургия. Одна компания применила эту технологию к операциям на головном и спинном мозге, что позволяет хирургам видеть необходимые области, не подвергая пациентов воздействию радиации.

Система также может улучшить хирургическое планирование, создавая трехмерное полотно на основе изображения той части тела, которая имеет отношение к процедуре.

Сельское хозяйство

Преимущества этой технологии для промышленной автоматизации также становятся очевидными применительно к крупномасштабному сельскому хозяйству. Некоторые роботы могут сосредоточиться исключительно на спелых продуктах, что делает весь процесс сбора урожая более эффективным.

Исследователи также предполагают, что решения в области трехмерного машинного зрения могут помочь молочным фермерам оценить состав тела крупного рогатого скота. Проведение таких оценок необходимо для поддержания лактации коров, помощи им в стельности и снижения метаболических заболеваний.

Еда и напитки

Компании, производящие продукты питания и напитки, используют системы компьютерного зрения для проверки всего, от йогурта до теста для пиццы. Такие приложения могут существенно ускорить контроль качества.

Тем не менее, люди, планирующие использовать его, должны знать, что окружающий свет от солнца или искусственных источников над головой может повлиять на качество и согласованность этих проверок. Thus, understanding how to maintain the environment to get the best results is essential.

Logistics

When considering the varied shapes and sizes of parcels, it’s no surprise that logistics companies have started harnessing the power of 3D machine vision to increase productivity. DHL is one such brand.

It recently invested in robots for depalletizing. Besides improving workflow output, decision-makers believe robotic applications will result in better worker safety.

Retail

Not so long ago, retail workers performed manual stock checks to gauge how fast certain products were selling and when to replenish the shelves. That still happens to some extent, but many retail brands now let robots equipped with 3D machine vision do that task. At some grocery retailers, including ShopRite, a bot roams the aisles up to three times per day to check product statuses. The high-tech machines can also detect when items are in the wrong places.

Advancements in 3D vision that tackle automation challenges

The above examples show how 3D sensing can help various industries get impressive results and target pain points. Improvements in the technology have also made it easier to deploy a robot for diverse tasks that were too complicated for 2D systems to do well. Examples include picking up parts from piles.

Three-dimensional vision systems are often the more appropriate choice because 2D vision systems do not provide depth information and as such, they are only suitable for simple applications that require the capture of objects in the X and Y-axis. Examples of such applications include barcode reading, character recognition, dimension checking, or label verification. 3D machine vision systems enable much more complex robotic tasks because they provide 3D point clouds with precise X, Y, and Z coordinates.

Challenges can also arise when using robots for bin-picking tasks due to the potential variations in product placement within those containers. Sometimes, the item positions are structured, such as if they’re stacked or lined up in rows. However, there are other cases where products overlap inside bins or are even entangled. Luckily, the most advanced machine vision systems can handle such scenarios without issues.

Better industrial automation made possible with Parallel Structured Light technology

Photoneo also has a novel Parallel Structured Light technology that powers its 3D camera, known as MotionCam-3D. Traditional area-sensing technologies could not handle the capture and scanning of moving 3D scenes without unwanted blur and artifacts.

It relies on a snapshot system that constructs multiple virtual images within a single exposure window. This approach gives high-resolution, accurate results. MotionCam-3D can scan dynamic scenes moving up to 144 km/hour. Alternatively, companies can use it for static scenes. Now, the capabilities of the camera have been extended to provide also color information.

Three-dimensional computer vision supports automation

These examples show why decision-makers in a wide range of industries should strongly consider exploring how 3D vision could support their intentions to automate particular processes. Implementing this technology takes time and effort, but it’s usually worthwhile.