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视觉引导关节机器人在商超行业的设计应用_科技频道_东

发布日期:2020-05-20 03:35   来源:未知   阅读:

原标题:视觉引导关节机器人在商超行业的设计应用

文|深圳市今天国际物流技术股份有限公司

何敏、田晓美

商超行业具有货物种类繁多、流量大、频率高等特点,因此该行业自动化物流系统对新技术应用需求旺盛。本文所述项目采用最前沿的深度学习技术,结合双目视觉系统,实现了大规模不同种类纸箱的精确定位。借助视觉系统的精确定位功能,引导关节机器人自动拆垛,实现了物流系统自动化、智能化运行。

关节机器人具备柔性高、定位准确及运行稳定等特点,因此在自动化物流领域得到广泛应用。关节机器人的引入,极大地推动了物流自动化的发展,提高了物流效率,降低了人力成本。关节机器人在物流行业的应用,包括拆码垛、分拣、上下料等。关节机器人实现货物单元的准确抓取有两种解决方案,一种是人为的初始化设定,通过夹具等其它辅助工具,使得工件每次到达指定的位置。另一种是搭载视觉系统,通过视觉精确定位,实现机器手准确抓取。随着科技的进展以及生产环境的复杂化,要求机器人完成更高精度、更复杂环境的任务。商超行业货物单元种类繁多,货物单元的外形、外貌等均存在较大差异。现有的物流设备无法针对不同的垛形、不同的货物单元等实现精确定位,导致现有的自动化设备无法作业。目前,学术界和工业界正在大力探索人工智能技术在不同领域的应用,而视觉技术亦是目前国内外研究的热点。近年来在ECCV、 CVPR 等国外计算机视觉顶级会议和杂志,不断有新的“深度学习”网络模型被提出。本项目基于回归思想搭建深度学习网络,实现了商超货物单元的图像分割。同时结合双目视觉系统,实现对货物单元的空间坐标精确定位。

一、视觉系统在物流行业应用的优势

视觉系统解决方案是一项综合工程,包括图像处理、光学成像、传感器技术、计算机软硬件技术等。一个典型的视觉应用系统,包括图像捕捉、光源系统、图像算法模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块等。本项目的视觉系统结合了双目视觉技术及深度学习技术,大大提高了视觉系统的普适性、精确度及稳定性。

1.双目视觉的应用

2.“深度学习”技术的应用

二、物流方案

1.整体物流流程

商超周转仓货物单元种类繁多,吞吐量大,响应节拍快。

2.视觉拆垛作业流程

该项目采用双目结构光相机进行图像采集。相机安装在相机支架上,拾取装置不得进入相机视野。托盘货物尺寸为1000×1200×1600(mm),为了保证图像采集视野,要求相机距离托盘货物最大尺寸不小于1140mm。为了保证系统的稳定性及准确性,相机安装必须牢固可靠,机器手运动及物流设备带来的震动对相机不应产生任何影响。另外,相机必须在机器手运动半径以外,确保相机与机器手不发生任何干涉。相机安装示意图如图2。

本项目采用的结构光双目视觉系统采集的数据流包括RGB彩色图像及点云数据。双目相机的精度为1mm@1m(在1米高度处,精度为1mm)。在商超拆垛作业场景下,通过该图像设备采集的点云数据噪音较多,通过单一的机器学习算法很难达到去噪音的目的。因此,在处理三维点云数据时,需要结合二维图像的特征提取,实现点云数据去噪。该任务环境要求实现1000种纸箱的自动精确抓取,传统的视觉技术难以满足如此多种类的图像处理要求,因此,该项目基于深度学习模型,建立了图像分割的神经网络模型。该模型能够对图像中的纸箱进行实例分割,得到每个纸箱独立的掩模(mask)。将实例分割得到的掩模映射到点云数据上,可以去除点云数据中的噪声点。当获取每个纸箱去噪的点云数据后,通过机器学习算法可以计算出每个纸箱的中心坐标,最后将中心坐标位置反馈给机器手的PLC实现精确定位。

三、总结

视觉引导关节机器人拆垛系统的成功运行,实现了商超行业多种类货物自动拆垛的功能,推进了物流业由劳动密集型行业转向技术密集型行业发展,推动了物流机器人的智能化发展,提高了物流机器人的工作效率与工作质量,大量节约了人力成本。另外,该项目的成功落地,也为深度学习此类前沿的人工智能技术提供了较好的应用场景,扩展了人工智能技术的应用范围。

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