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漢振分享 | 無序抓?。≧andom Bin Picking)時代到來了嗎?
日期:2020年01月16日

在美國,失業率已降到近50年來的最低水平,其中38%的制造業勞動力在箱子和機器之間搬運零件,然而還有50萬個工作崗位空缺。人們迫切需要無序抓取系統(Random bin picking)來應對勞動力不足的問題,眾多自動化行業的供應商們正努力滿足這一需求。近年來每一場自動化設備貿易展都會增加幾家新公司,聲稱它們終于解決了無序抓取的難題[1]。


從一個箱子里隨機挑選零件(Random Bin Picking),并將它們精確地放入機器中,這對人類來說是一項簡單的任務,但對機器人來說則是一項艱巨的挑戰。機器人必須深入箱子的角落,并能夠從無數個方向抓取零件,同時避免與箱子、其他零件或工作單元本身發生碰撞。

一個無序抓取系統必須包含3D視覺成像和點云分析、手眼標定、碰撞檢測、抓取規劃、運動規劃等技術,這方面我司曾經做過分享,具體請參考文章《漢振分享 | 機器人如何快速精準地抓取無序散亂工件?——3D視覺目標識別與定位》。

一個3D無序抓取系統基本組成和實現流程如下圖所示。


實現這樣一個無序抓取系統需要大量的集成和編程工作,所以大多數的無序抓取系統都是部署在大型、復雜的制造商工廠中(如汽車原始設備制造商)。然而中小型企業的勞動力占全球工業勞動力的69%,他們的勞動力最為短缺,比大型制造商更需要無序抓取系統,但他們卻面臨資金和專業技能不足的問題[1]。


那么應該提供怎樣的無序抓取解決方案呢?

首先,一個真正通用的無序抓取解決方案需要能夠被非專業人員使用的,可以在幾小時內完成配置;

其次,這個系統需要提供穩定可靠的3D視覺識別定位、碰撞檢測和機器人路徑規劃算法,只需要很少或根本不需要進行調優就可以進行工作;

最后,它是低成本的,才能讓更多企業,尤其是中小型企業選擇使用。

作為用戶,采購部署一套無序抓取系統理想流程應該如下圖所示。


為此,我司推出了Binpicker 3D智能抓取軟件,軟件集成了3D點云識別算法、手眼標定算法、碰撞檢測與運動規劃算法,同時配套我司的視覺控制器可以支持適配國內外多個品牌的3D相機和機器人,提供一站式解決方案(價格是國外同類型產品的三分之一)。


公司的研發人員在產品的易用性和兼容性上做了很多探索,最終我們推出了5步完成無序抓取配置的方案,步驟如下所示。


針對不同的應用場景,我司還配備了全系列3D相機,有專用于檢測的TrueD2305M和TrueD2305M+,專用于無序抓取的TrueD2305L和TrueD2303XL。


有人會問,既然你們提供了如此高性價比和易用性的解決方案,是否就可以宣布你們已經解決了無序抓?。≧andom Bin Picking)問題呢?答案是否定,因為有太多過于復雜的工況是我們無法解決的,在未來可預見的一段時間內,我們仍無法真正替代人工。

如《漢振分享 | 機器人如何快速精準地抓取無序散亂工件?——3D視覺目標識別與定位》中提到,有人將RBP稱為機器人應用領域的一座圣杯,我們僅僅是眾多挑戰這一問題的一員,雖然在全球有不少的RBP系統已經投入商用,國內的初創企業也有不俗進步,不少應用已經能夠長期穩定運行在條件惡劣的工廠,但是遠未達到“成熟”的程度。

漢振智能作為3D視覺應用的探索者,我們致力于創造出更多、更智能、更經濟的產品,助力中國制造企業智能升級。


參考文獻:

[1] Eric Truebenbach. Is fully automated bin picking finally here?[DB/OL].https://www.therobotreport.com/fully-automated-bin-picking-finally-here/  2019

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