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海伯森赋予机器3D视觉，真正实现自由抓取

全球研究机构MarketsandMarkets最新发布的研究报告显示 ， 2020年全球机器视觉市场规模为107亿美元 ， 到2025年 ， 该市场将增长至127亿美元 。 工业4.0时代 ， 对全面自动化、高精度质量检测的需求不断扩大 ， 成为机器视觉市场稳步增长的驱动力 ， 用视觉引导机器人完成作业成为主流操作模式 。
海伯森赋予机器3D视觉，真正实现自由抓取文章插图
目前主要的视觉深度传感器方案有结构光、TOF和纯双目三类 。 TOF的工作原理是给目标连续发送光脉冲 ， 然后接受从物体返回的光脉冲 ， 通过计算光脉冲飞行往返时间 ， 来测定目标物距离 。 结构光是通过主动发射特定图案的条纹或光斑 ， 再根据视差反算物理距离 。 TOF和结构光的局限在于主动光容易受可见光和物体表面干扰 ， 所以更适合室内和短距离的应用场景 。 而双目是通过自然光 ， 使用三角测量法根据物体匹配点的视差反算物体距离 ， 测量距离覆盖范围广 ， 能适用更丰富的场景 。 目前采用“双目+结构光”机器视觉方案 ， 抗环境干扰能力增强 ， 精度更高 ， 鲁棒性更好 。
海伯森赋予机器3D视觉，真正实现自由抓取文章插图
随着工业自动化程度越来越高 ， 对机器人智能化提出了更高的要求 。 虽然机器人已广泛应用于物流货物分拣、手机制造等领域 ， 但是机器人并没有像人类一样敏锐的视觉和触觉 ， 无法感知周围环境的变化 ， 在物体识别、精准定位、自由抓取上还需要继续精进 。
海伯森在光学传感器和力学传感器领域深耕多年 ， 具有众多前沿科技成果 ， 机器人“3D视觉自由抓取方案”能实时进行信息采集与处理 ， 具备自身姿态和方位的感知能力 ， 能够实现较高精度的环境测量和自适应控制 。
【海伯森赋予机器3D视觉，真正实现自由抓取】自主识别定位 ， 智能化程度高
机器人的工作场景一般较为复杂 ， 周围遍布各种设备和物体 ， 由于不同方位的遮挡影响了机器人的感知能力 ， 在实际识别、抓取、堆放过程中容易发生碰撞 ， 操作的稳定性得不到保证 。 海伯森“3D视觉自由抓取方案”采用双目结构光 ， 对物体的感知能力全面提升 ， 可自主识别无序摆放的不同种类不同形状的物体 ， 识别多面体朝向 ， 抓取同时调整目标位姿 ， 根据周围环境灵活分拣 ， 高效稳定 ， 适用于多种复杂场景 。
精度高 ， 定位准
“3D视觉自由抓取方案”采用3D深度相机双目架构 ， 扫描精度0.01mm-0.1mm ， 定位精度0.03mm-0.5mm 。 真正赋予了机器人像人类一样的三维视觉能力 ， 能够快速感知物体 ， 精准定位物体的位置和方向 ， 实现自由抓取 。
响应迅速 ， 反应灵敏
机器人的工作场景中货品堆积量大 ， 如果不能快速完成抓取 ， 不断增加的货物会挤占大量空间 ， 影响机器人的操作流程 。 “3D视觉自由抓取方案”采用3D数据采集系统 ， 能够快速识别匹配深度图像 ， 抓取系统反应灵敏 ， 抓取速度最快可达2s ， 以极短的时间完成货物抓取、码放 ， 为企业提升运营效率 ， 节省了人力成本和管理成本 ， 促进工厂和企业的升级改造 。
精确判断 ， 智能抓取
“3D视觉自由抓取方案”具有智能化的控制系统 ， 可对目标物和框架精确识别和判断 ， 智能规划抓取路径 ， 自动选择合适的机器人运动路径和进入角度 ， 避免自碰撞和环境碰撞 。
力控抓取 ， 安全稳定 ， 操作便捷
机器人在抓取不同物体时 ， 如果没有柔性力控系统 ， 容易造成物体损坏、滑移、坠落 ， 损耗较大 。 海伯森“3D视觉自由抓取方案”采用高端力学传感器 ， 通过触觉反馈来计算抓取算法 。 机器人能根据物体的性状、质地、重量 ， 进行力控抓取 ， 保护夹爪和目标物不受损伤 。 同时与烦琐、复杂的传统机器人编程方式不一样 ， “3D视觉自由抓取方案”实行一体化设计 ， 界面简洁 ， 操作简单 ， 用户只需经过简单培训 ， 即可操作 。


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