Geavanceerde Automatisering Ontgrendelen: Waarom 3D-Vision Essentieel Is Voor Uw Projecten

Vandaag de dag worden automatiseringsprojecten steeds geavanceerder. 3D-vision is een sterk voorbeeld van een relevante verbetering. Hier is waarom het zo integraal is om projecten nieuwe hoogten te laten bereiken en een kijkje op hoe de technologie zich over de jaren ontwikkeld heeft om eerdere tekortkomingen aan te pakken en de veelzijdigheid van huidige en toekomstige toepassingen te vergroten.

Hoe 3D-vision automatisering verbetert

Deze technologie stelt applicaties in staat om objecten te detecteren ongeacht hun positionering. Of items gestapeld zijn, in bakken, of in een andere rangschikking, duwen deze oplossingen industriële automatisering vooruit door het steeds toepasbaarder te maken voor een breed scala aan scenario's. Veel van deze systemen zijn opgezet om zich te gedragen alsof het menselijke ogen zijn, zoals door twee lenzen te bevatten voor het verwerken van binnenkomende informatie.

Een echte omgeving past niet typisch in nette parameters. Het kan varierende texturen, niet-uniforme objecthoogtes, en andere elementen hebben die zelden of nooit statisch blijven over momenten in de tijd. Gelukkig, accommodeert 3D-sensing die verschillen. Het stelt robots in staat om zich aan te passen aan ongestructureerde omgevingen en beter te worden in nieuwe taken.

De mogelijkheid van een computer vision systeem om te onderscheiden tussen robots, mensen, en andere objecten is ook cruciaal aangezien werknemers gemeenschappelijk werken naast diverse typen robotische technologieën om werk sneller en met minder fouten te krijgen. Wanneer een geautomatiseerde machine de specificiteiten van een drukke omgeving correct kan waarnemen, maakt die capaciteit het veiliger in het geheel.

Naarmate geautomatiseerde applicaties steeds diverser en geavanceerder worden, zullen mensen blijvend zien waarom driedimensionale computer vision essentieel is om ze te laten werken zoals verwacht. Bedrijfsleiders implementeren vaak slimme apparatuur om foutcijfers te verminderen en productiviteit te verbeteren. Machine vision die objecten in 3D detecteert, kan die voordelen en meer bieden.

Veelvoorkomende robotapplicaties die industriële 3D-vision implementeren

Veel van de meest geavanceerde robots hebben driedimensionale vision-functies die hun perceptie tijdens bepaalde taken vergroten. Hier zijn enkele voorbeelden van potentiële applicaties.

Productie

Veel fabrieken gebruiken geautomatiseerde mobiele robots (AMR) om te cope met de uitdagingen van arbeidstekorten en de behoefte van teamleden om zware herhalende werk te verminderen. AMR's hebben vaak onboard vision-mogelijkheden die de machines in staat stellen heldere paden te vinden door obstakels te herkennen en om ze heen te sturen.

Gezondheidszorg

Verbeterde machineperceptie is ook vitaal in applicaties die buitengewone precisie vereisen, zoals robotische chirurgie. Een bedrijf heeft de technologie toegepast op hersen- en ruggenmergprocedures, waardoor chirurgen de benodigde gebieden kunnen zien zonder patiënten bloot te stellen aan straling.

Het systeem kan ook chirurgische planning verbeteren door een driedimensionaal en op afbeeldingen gebaseerd canvas van het deel van het lichaam relevant voor de procedure te creëren.

Landbouw

De voordelen van deze technologie voor industriële automatisering worden ook duidelijk als toegepast op grootschalige landbouw. Sommige robots kunnen zich puur richten op rijpe oogst, wat het algehele oogstproces effectiever maakt.

Onderzoekers suggereren ook dat 3D machine vision oplossingen melkveehouders kunnen helpen de lichaamssamenstelling van rundvee te beoordelen. Dergelijke evaluaties zijn essentieel voor het laten lacteren van koeien, helpt ze zwanger te worden, en metabolische ziekten te verminderen.

Voedsel en Drank

Voedsel en drank bedrijven gebruiken computer vision inspectiesystemen om alles te controleren van yoghurt tot pizzadeeg. Zulke applicaties kunnen kwaliteitscontrole aanzienlijk versnellen.

Echter, mensen die van plan zijn het te gebruiken, moeten zich bewust zijn dat omgevingslicht van de zon of overhead kunstmatige bronnen de kwaliteit en consistentie van die controles kunnen beïnvloeden. Dus begrijpen hoe de omgeving te handhaven voor de beste resultaten is essentieel.

Logistiek

Wanneer rekening houdend met de gevarieerde vormen en maten van pakketjes, is het geen verrassing dat logistieke bedrijven begonnen zijn de kracht van 3D machine vision te benutten om productiviteit te verhogen. DHL is een zo merk.

Het investeerde recent in robots voor depalletiseren. Naast het verbeteren van de werkstroomoutput, geloven besluitnemers dat robotische applicaties resulteren in betere werknemersveiligheid.

Detailhandel

Nog niet zo lang geleden, voerden detailhandel werknemers handmatige voorraadtellingen uit om te bepalen hoe snel bepaalde producten verkocht werden en wanneer de planken bijgevuld moesten worden. Dat gebeurt nog tot een mate, maar veel detailhandelmerken laten nu robots uitgerust met 3D machine vision die taak uitvoeren. Bij sommige supermarktdetailhandelaars, inclusief ShopRite, dwalt een bot de gangen af tot drie keer per dag om productstatussen te controleren. De high-tech machines kunnen ook detecteren wanneer items op de verkeerde plaatsen zijn.

Vooruitgang in 3D-vision die automatiseringsuitdagingen aanpakt

De bovenstaande voorbeelden tonen hoe 3D-sensing verschillende industrieën kan helpen indrukwekkende resultaten te behalen en pijnpunten aan te pakken. Verbeteringen in de technologie hebben het ook makkelijker gemaakt om een robot in te zetten voor diverse taken die te gecompliceerd waren voor 2D-systemen om goed te doen. Voorbeelden omvatten het oppakken van onderdelen van stapels.

Driedimensionale vision-systemen zijn vaak de meer geschikte keuze omdat 2D-vision systemen geen diepte-informatie bieden en als zodanig, ze alleen geschikt zijn voor eenvoudige applicaties die de opname van objecten in de X en Y-as vereisen. Voorbeelden van zulke applicaties omvatten streepjescodelezen, tekenerkenning, dimensiecontroleren, of labelverificatie. 3D machine vision systemen stellen veel meer complexe robotische taken mogelijk omdat ze 3D-puntenwolken met precieze X, Y, en Z coördinaten bieden.

Uitdagingen kunnen ook rijzen bij het gebruik van robots voor bin-picking taken door de potentiële variaties in productplaatsing binnen die containers. Soms zijn de itemposities gestructureerd, zoals als ze gestapeld of in rijen opgelijnd zijn. Echter, er zijn andere gevallen waar producten overlappen in bakken of zelfs verwarrend zijn. Gelukkig, kunnen de meest geavanceerde machine vision systemen dergelijke scenario's zonder problemen aan.

Betere industriële automatisering mogelijk gemaakt met Parallel Structured Light technologie

Photoneo heeft ook een nieuwe Parallel Structured Light technologie die haar 3D-camera aandrijft, bekend als MotionCam-3D. Traditionele gebiedssensing-technologieën konden de opname en scanning van bewegende 3D-scènes niet aan zonder ongewenste vervaging en artefacten.

Het vertrouwt op een snapshot-systeem dat meerdere virtuele beelden binnen een enkele blootstellingsvenster construeren. Deze benadering geeft hoge-resolutie, nauwkeurige resultaten. MotionCam-3D kan dynamische scènes scannen die bewegen tot 144 km/uur. Alternatief, kunnen bedrijven het gebruiken voor statische scènes. Nu zijn de mogelijkheden van de camera uitgebreid om ook kleurinformatie te bieden.

Driedimensionale computer vision ondersteunt automatisering

Deze voorbeelden tonen waarom besluitnemers in een wijd scala aan industrieën sterk zouden moeten overwegen te verkennen hoe 3D-vision hun intenties om bepaalde processen te automatiseren kan ondersteunen. Het implementeren van deze technologie kost tijd en moeite, maar het is meestal de moeite waard.