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机器手对象影像自动识别
作者:SICK
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工业相机, 镜头, 视觉传感器, 图像采集卡, 视觉光源, ...
Euclid Labs公司座落在意大利的Spresiano市,致力于开发支持机器手臂夹取散落对象的软件(Pick 3D)。这套软件能够将容器与内部物体的利用3D影像的方式,来自动识别并加以定位后来正确夹取对象。对象夹起后,机器手臂能准确将其放置到指定位置或是其它台机器上。同时这套软件还能在3D环境中模拟机器手臂的动作来避免和容器发生碰撞。为此,Euclid Labs公司需要有一套快速且具备弹性的系统能来提供3D影像。

现有问题:自动化处理

解决方案:Euclid Labs公司开发了一套控制机器手臂来夹取对象的软件,当中SICK的3D视觉传感器扮演着提供对象大小及坐坐标等信息的重要角色,辅助机器手臂进行散落对象的夹取。

Euclid Labs公司选择的SICK Ruler E 3D视觉传感器,因为它能以非常快的速度来纪录容器及内含对象的大小与位置。因此可以迅速可靠地传输对象定位信息输出。同时Ruler E 3D视觉传感器具备高灵活度,让Euclid Labs公司所开发的软件能使用在大多数的机器应用上,如 : 加工用的冲床、折床或是组装机器上。Ruler E 3D视觉传感器能独立检测物体高度与颜色。整合光源及出厂品质让它测量的3D数据可到达mm等级的精确数据。除了快速的3D测量外,同时还能提供灰阶与激光散射的信息。另一个好处是它本身就是以严苛的工业环境应用为前提进行设计,因此即使是-30℃的低温下或特别脏污的环境,也都能发挥应有的能力。搭配Ruler E 3D视觉传感器后,Euclid Labs公司的软件让机器手臂可以在8秒内完成夹取的工业标准。而且能在3D的环境中去模拟机器手臂的动作,以避免可能发生的碰撞。

newmaker.com

客户的效益:

透过参数控制可达到高度弹性的测量以符合多样化的应用需求
迅速可靠的3D数据供给能保证精确的物体识别
坚固耐用的特性能提高机器的可用性
安装简易可节省时间与成本的花费

SICK Ruler E 3D视觉传感器与Euclid Labs软件的整合,有许多的成功案例可以证明它的价值。过去在安装该整合系统前,客户需要以人力进行大量对象的挑选与摆放才能让机器手臂去夹取。现在,透过SICK的Ruler E 3D视觉传感器能自动告诉机器手臂去哪里夹取散落的对象,大幅节省所需的时间。同时避免碰撞的发生,有效降低成本与工时的花费。
文章内容仅供参考 (投稿) (7/21/2014)
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