在机器视觉应用环节中,物体分拣是建立在识别、检测之后的一个环节,通过机器视觉系统对图像进行处理,并结合机械臂的使用实现产品分类。
通过引入视觉分拣技术,不仅可以实现自动化作业,还能提高生产线的生产效率和准确性。特别是在物流行业,工业机器人及3D视觉系统通过代替人工,实现产品从检测、识别到分拣、拆码垛等全环节的自动化作业。
视觉分拣系统,解决传统人工分拣难题
物体分拣是工业生产环节中的重要一环,其对产品的分类起着重要的作用。从目前来看,基于AI+机器视觉技术进行物体分拣程序的设计及应用能够实现有效应用,其具有速度快、规模大等特点,还能够有效解决传统分拣中存在的分拣错误率高、人工劳动强度大等问题。
基于视觉的分拣系统主要包括工作平台单元、视觉单元、机器人控制单元三部分组成,其中:
· 工作平台单元由工件放置台和工件放置槽组成,能够对不同产品进行分类放置;
· 视觉单元由工业相机以及视觉软件组成,通过对产品的图像抓取与图像分析,更加准确地进行目标种类的识别,从而计算出产品的具体位置及摆放的方向;
· 机器人控制单元由机械臂等外部执行机构组成,通过响应视觉单元的输出结果,提取、识别并获得机械臂的运行轨迹,从而进一步处理与分析,并最终实现抓取、放置工作。
而该视觉分拣系统,通过模型训练、加载模型实现分类等工作流程,能够做到对不同类别物品的快速分类,并搭配3D视觉设备,精准抓取产品,从而实现工业生产的自动化、智能化、现代化。
视觉分拣解决方案,物流行业多场景应用
据深眸科技相关负责人介绍,物流场景具有 ‘无边界、多品种’ 的特性,所以识别难度大,传统自动化解决方案无法应对,而深眸科技深入调研实际物流场景,以深度学习算法为核心自研视觉分拣解决方案,基于传感技术与机器人控制技术的完美结合,完成机器人抓取,并流畅应对物流行业的识别复杂性。
面对物流行业无序分拣场景,深眸科技创新研发视觉分拣系统,助力物流行业周转箱拆码垛项目及化妆品分拣项目的进行。
周转箱拆码垛案例:
项目难点:
·周转箱重量大、SKU种类繁多、周转箱表面图案复杂
·180秒内需要完成整垛周转箱全流程拆垛及安置
·同步完成视觉测距、定位、探测以及路线规划算法
技术优势:
·集拍照、点云生成、位置获取等于一体
·3D相机+深度学习+机器视觉,多维融合
·自研上千种算法模型,快速完成应用搭建
项目效果:
·24小时工作,节省人力成本60%
·精准识别多种箱体
·通过和机械臂的协同工作,识别错误率0.1%
· 周转箱拆码垛项目
化妆品分拣案例:
项目难点:
·化妆品种类繁多且结构复杂
·要求处理速度最快、频率高
·需要在较小空间内完成产品分拣
技术优势:
·自动识别海量混杂抓取方式
·多视角光场成像
·深度学习算法,持续不断的优化抓取结果
项目效果:
·24小时工作,节省人力成本40%-60%
·分拣准确率达99.9%
·和人工作业相比,持续作业速度可提升1倍
·精准识别并分类化妆品,通过和机械臂的协同工作,识别错误率低于0.01%
· 化妆品分拣项目
视觉分拣系统除上述案例所具备的优势之外,还能够大幅提高生产线的效率,使得机器视觉系统能够在高速运行的同时准确地分拣物品,提高整体生产效率,降低生产成本;能够提升分拣的准确性和一致性,避免了人工分拣中可能出现的错误和混乱等问题;能够根据不同的产品和生产需求进行灵活调整和配置,从而实现更高层次的自动化、智能化、现代化生产流程。
随着物流行业自动化技术的应用愈发广泛,深眸科技紧抓时代机遇,将继续以AI+机器视觉技术,解决分拣过程中的识别复杂性等问题,从而在物流行业分拣领域获取更大收益,并展望未来发展前景。
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