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加拿大DaoAI:3D机器视觉将成为智能制造的下一波潮流

3D机器视觉将成为智能制造的下一波潮流。


加拿大AI和德国工业4.0合作研发团成员交流


 

       您刚刚在工厂中安装了一个机器人来实现自动化整个过程。但是依然存在大量的工人,他们处理多品种,随意放置或者从包装箱里取出原料,他们作为自动化的一部分,不得不处于最危险和恶劣的工作场景中,就使您进入现代技术的状态而言,你觉得工业自动化应该就是这样。但是WELINKIRT DaoAI Robotics的3D机器视觉和智能机器人专家Xiao Chuan Chen表示不同意。

       3D机器视觉是自动检测物体,分析距离并实时调整其系统过程的能力。Chen说:“ 3D机器视觉是成像传感器的一场革命。” “如果您不准备在5到10年或更短的时间内使用这项技术,您将处于落后状态。”


 

 

       机器人通过WeRobotics视觉系统将3D图像捕获和机器视觉引入机器人手臂,引领了自动化流程的新潮流。

       作为国际智能制造合作创新峰会的一部分,Chen在加拿大AI和德国工业4.0研发合作团高峰论坛上作了题为“机器人操纵的3D机器视觉的进展”的演讲。这些机器视觉是工厂车间的自动化。在柔性自动化和智能制造领域,它正变得越来越主流。3D机器视觉背后的基础知识不仅仅在于优异的成像系统:它还可以根据观察到的数据或者图像计算三维物体的位姿变化并引导机器人正确的工作。

 

 

       一个优秀的成像系统,可以使用单点方法(提供对象在3D空间中的位置),或者使用更熟悉的过程(使用点云,其中图像中的每个点都代表XYZ坐标) 。这些点将是结构化主体的区块,而不是构成该图像的像素。在点云中,您必须组合数据以获得结果。

      大部分3D机器视觉的基础依赖于3D或多相机技术来捕获图像。就像您的眼睛一样,使用多个摄像头可以对空间中的点进行三角测量。通过使用结构化照明解决了诸如桌布之类的非纹理图像的立体成像的对应问题。最后,您将获得一个3D快照,可以通过图像捕获软件进行分析。WELINKIRT DaoAI的视觉系统有所不同,“我们先进的零件检测功能只需要训练一张图像就可以轻松快速地部署,而我们的3D姿态估计算法则可以处理稀疏且嘈杂的3D信息,具有很高的捕获精度和硬件成本效益。”Chen说。“我们是全球少数可以实现单目3D算法的公司”。

 

 

       Chen是3D机器视觉的专家。他在加拿大AI和德国工业4.0研发合作团高峰论坛上告诉与会者,在未来5至10年内,机器视觉将成为智能制造的下一场革命。

        消费者技术带动了这项技术的进步。根据Chen的说法,您的下一个智能手机将配备3D成像相机。这些摄像头如今已用于识别包装的大小和形状。未来的创新将允许3D场景分析,对3D图像进行2D处理以及机器学习应用程序,其中机器人将能够实时客观地学习。

       一个例子就是优化抓取的机器人。根据要捕获的物体,它会根据捕获的图像来调整其强度,并分析物体是否坚固。
 

 

       当今的智能制造行业未充分利用3D成像。Chen预测该技术将用于检查目的,例如,定义产品缺陷和机器人指导,以便机器人可以识别人类对应对象。通过机器人识别人类对应对象,他们可以与他们合作以实际协作完成常见任务。

       尽管我们可能仍未充分利用机器视觉,但您可以看到一些利用机器视觉的案例。在德国Brose汽车工业公司,一家国际领先的汽车零部件制造企业,全球每销售2辆汽车,就有一辆使用Brose产品,WELINKIRT DaoAI 开发的WeRobotics机器人视觉认知系统正在工作。他使用一个3D激光相机和3个单目mono三维控制系统,以替换工人将原料从包装箱里取出并精准放置到自动化工作台上,以方便机器人精准高效的进行装配和焊接。

 

       机器视觉,机器人技术和力矩传感技术的结合提供了一个完全自动化的过程。机器人视觉本身是一个工程化的系统,WELINKIRT DaoAI的优势不仅仅在于优异的位姿算法,还包括卓越的成像系统,良好的工业工程能力,所以机器人视觉不仅仅是一个智能相机或者视觉算法,他是一个解决方案,过去的工作证明,WELINKIRT DaoAI是业内少数可以提供完整3D视觉解决方案的公司,而这并不容易。



 

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