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視覺是人類最重要的感覺器官，占據(jù)了80%以上的人類信息獲取。機(jī)器視覺作為替代人眼的強(qiáng)大技術(shù)，日益取得重大突破和廣泛應(yīng)用。機(jī)器視覺系統(tǒng)可以代替人眼完成測量、定位、識別和檢測等工作，在制造、安防、文化等產(chǎn)業(yè)中具有大量的應(yīng)用商機(jī)。

機(jī)器視覺不僅可以克服人眼標(biāo)準(zhǔn)的不一致性、非重復(fù)性和主觀性等問題，為行業(yè)制定品質(zhì)管控的數(shù)字標(biāo)準(zhǔn)，還能在高速、高光譜、高分辨率、高可靠性以及工作持續(xù)性、環(huán)境適應(yīng)性等方面全面超越人眼極限。

海康機(jī)器人機(jī)器視覺業(yè)務(wù)聚焦工業(yè)視覺傳感應(yīng)用，專注光學(xué)技術(shù)、嵌入式硬件技術(shù)和底層算法軟件，為客戶提供領(lǐng)先的機(jī)器視覺硬件產(chǎn)品和算法平臺(tái)。公司擁有成熟的研發(fā)及質(zhì)量管控體系，從設(shè)計(jì)源頭確保每一款產(chǎn)品的高品質(zhì)、高穩(wěn)定、環(huán)保等特點(diǎn)。產(chǎn)品嚴(yán)格按照國際、國家及行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行測試驗(yàn)證，并通過嚴(yán)苛的EMC、安規(guī)、環(huán)境可靠性測試。經(jīng)過不斷地創(chuàng)新和積累，機(jī)器視覺業(yè)務(wù)形成了涵蓋全系列工業(yè)相機(jī)、智能相機(jī)、智能讀碼器、立體相機(jī)、視覺控制器、算法平臺(tái)、鏡頭及相關(guān)配件的產(chǎn)品布局，為客戶提供一站式采購體驗(yàn)。 產(chǎn)品廣泛應(yīng)用于3C、電子半導(dǎo)體、物流等工業(yè)自動(dòng)化各領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)定位引導(dǎo)、測量、缺陷檢測、讀碼、OCR識別等應(yīng)用。

1　背景

近年來，隨著工業(yè)自動(dòng)化與物流技術(shù)的不斷發(fā)展，如何使用自動(dòng)化設(shè)備提高物流效率、減少人工，成為目前物流行業(yè)最關(guān)心的問題。機(jī)器視覺系統(tǒng)可以迅速獲取大量圖像信息，并進(jìn)行自動(dòng)處理，該特點(diǎn)使得機(jī)器視覺幫助物流行業(yè)快速向智能化、自動(dòng)化方向邁進(jìn)。目前在工業(yè)自動(dòng)化應(yīng)用中，機(jī)器視覺廣泛應(yīng)用于缺陷檢查、掃描識別、定位判斷和位置測量等領(lǐng)域。在節(jié)省人力成本、提高整體作業(yè)效率的同時(shí)可以極大地提高空間利用率，從而降低運(yùn)輸成本。

隨著電商、物流行業(yè)的快速發(fā)展，分揀方式的發(fā)展迫在眉睫。人工分揀存在效率低、錯(cuò)誤率高、成本高等缺點(diǎn)，特別是在拆碼垛應(yīng)用中，由于作業(yè)強(qiáng)度大、工作內(nèi)容單一、人工作業(yè)的質(zhì)量及效率普遍低下，自動(dòng)化拆碼垛系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生，而傳統(tǒng)自動(dòng)化拆碼垛應(yīng)用中，“拆”和“碼”的對象往往要求是規(guī)則且尺寸單一的貨物，這就限制了自動(dòng)化應(yīng)用的范圍，尤其是拆碼垛作業(yè)環(huán)節(jié)中來料完全隨機(jī)的情況下。該情境下，用傳統(tǒng)的人工示教的方式難度大且效率低下，為了解決此問題，?？禉C(jī)器人研發(fā)了一套基于機(jī)器視覺引導(dǎo)的機(jī)械臂拆碼垛方案，可以解決多SKU（庫存量單位）且來料無序的問題。

海康機(jī)器人采用自主研發(fā)的高精度3D相機(jī)配合機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制平臺(tái)軟件同時(shí)搭配智能算法的方案，將AI算法、深度學(xué)習(xí)緊密結(jié)合，突破傳統(tǒng)自動(dòng)化拆碼垛的使用場景限制，可應(yīng)對垛形復(fù)雜多變，箱體種類繁多且隨機(jī)的場景。

2　方案介紹

該方案中，3D相機(jī)負(fù)責(zé)獲取作業(yè)范圍內(nèi)，如托盤或傳送帶上箱體的深度信息及高清2D圖像，并將深度信息及2D圖像信息發(fā)送給機(jī)器人控制平臺(tái)軟件，平臺(tái)軟件中內(nèi)置3D視覺算法和智能軌跡規(guī)劃算法，3D視覺算法通過AI深度學(xué)習(xí)+3D點(diǎn)云分割的方法將箱體在托盤或皮帶線上的位置快速且準(zhǔn)確地定位，智能軌跡規(guī)劃算法提供準(zhǔn)確的抓取點(diǎn)位、放置點(diǎn)位和軌跡點(diǎn)位，引導(dǎo)機(jī)械臂快速抓取和碼放動(dòng)作。3D視覺引導(dǎo)拆碼垛系統(tǒng)如圖1所示。

圖1 3D視覺引導(dǎo)拆碼垛系統(tǒng)

方案中使用的3D相機(jī)為?？禉C(jī)器人最新推出的大視野雙目結(jié)構(gòu)光立體相機(jī)，兼具高精度、大景深、大視野的特點(diǎn)，相機(jī)檢測精度達(dá)到±3mm, 檢測范圍達(dá)到1800mm，近視場為1350mm×1200mm，遠(yuǎn)視場為3650mm×2750mm（如圖2所示），輕松適配1.2m×1m×1.8m等主流垛形。同時(shí)具備極高的檢測效率和穩(wěn)定性，從拍照到軌跡算法輸出抓取點(diǎn)位的時(shí)間小于1.5s。

圖2 3D相機(jī)視野示意圖

為了客戶更方便地自主搭建機(jī)械臂拆碼垛控制系統(tǒng)，?？禉C(jī)器人專門研發(fā)了一款機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制平臺(tái)軟件。軟件采用圖形化、無代碼式的編程界面，簡單易用，如圖3所示。軟件內(nèi)置軌跡規(guī)劃、碰撞檢測及抓取規(guī)劃等多種智能算法，同時(shí)軟件可適配國內(nèi)外各種主流品牌機(jī)器人。

圖3 編程界面

拆碼垛視覺定位模塊采用AI深度學(xué)習(xí)+3D點(diǎn)云分割的方案。利用RGBD相機(jī)實(shí)時(shí)對堆垛進(jìn)行拍照，獲取包裹、托盤的三維數(shù)據(jù)（深度圖+RGB圖）。定位處理流程如圖4所示，首先利用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)對RGB圖進(jìn)行包裹的粗定位；然后利用物體表面紋理特征和點(diǎn)云邊緣特征進(jìn)行包裹精定位，并基于包裹表面點(diǎn)云計(jì)算出最優(yōu)的抓取點(diǎn)坐標(biāo)；最后利用預(yù)先獲取到的手眼標(biāo)定關(guān)系將視覺位姿轉(zhuǎn)換到機(jī)械臂坐標(biāo)系下執(zhí)行抓取處理。

圖4 視覺定位技術(shù)路線

海康機(jī)器人3D相機(jī)擁有卓越的抗環(huán)境光能力，在典型廠房光照條件下（>20000lx），海康機(jī)器人3D相機(jī)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)明顯優(yōu)于其他相機(jī)，對比圖片如圖5所示。同時(shí)?？禉C(jī)器人3D相機(jī)對高反光及黑色物體的點(diǎn)云呈現(xiàn)效果上也優(yōu)于其他相機(jī)，對比圖像如圖6所示。實(shí)際測試樣本中在高反光金屬和黑色紙箱處，其他3D相機(jī)在這部分區(qū)域的點(diǎn)云數(shù)據(jù)已有較大程度的損失，而?？禉C(jī)器人3D相機(jī)仍能保證相對完整的呈現(xiàn)。

圖5 抗環(huán)境光對比

圖6 高反光和黑色物體對比測試

本方案采用2D+3D聯(lián)合視覺定位處理，具有精度高、魯棒性強(qiáng)、抗環(huán)境光能力強(qiáng)、無懼深色物體的特點(diǎn)，能準(zhǔn)確適用于各種箱體、包裝盒、料盒、編織袋、工件等物件，且定位效果與精度不受物體擺放位姿的影響。

圖7 定位效果圖

智能軌跡規(guī)劃算法包含對拆垛流程及碼垛流程的點(diǎn)位規(guī)劃，如圖8所示，由拆垛分析/碼垛分析決策出路徑規(guī)劃的終點(diǎn)構(gòu)型，再依據(jù)感知信息、環(huán)境配置等進(jìn)行碰撞檢測，規(guī)劃出一條安全的拆/碼垛路徑，其中，拆垛分析及碼垛分析的大致流程如下：

（1）拆垛分析是基于3D視覺分類好的點(diǎn)云，通過平面擬合并計(jì)算出其對應(yīng)的法向量、重心位置等信息，以獲得每類點(diǎn)云的拆垛點(diǎn)位置；同時(shí)由外接矩形確定物體尺寸，用以在路徑規(guī)劃過程中進(jìn)行碰撞檢測；隨后通過基坐標(biāo)/托盤變換關(guān)系、機(jī)器人狀態(tài)及拆垛方式等對拆垛位姿的代價(jià)進(jìn)行評估，最終確定最優(yōu)拆垛構(gòu)型。

（2）碼垛分析是對由用戶編輯或自動(dòng)生成的垛型（如圖9所示）進(jìn)行解碼，并通過基坐標(biāo)/托盤變換關(guān)系計(jì)算等對各放置位姿的代價(jià)進(jìn)行評估排序，獲得放置構(gòu)型序列，并根據(jù)輸入的放置索引及機(jī)械臂逆運(yùn)動(dòng)學(xué)位姿獲得最終的放置構(gòu)型，同時(shí)內(nèi)部儲(chǔ)存已碼垛箱子信息用于路徑規(guī)劃過程中的碰撞檢測。

圖8 拆碼垛整體流程

圖9 碼垛規(guī)則定義示意圖

3　總結(jié)

?？禉C(jī)器人3D視覺引導(dǎo)拆碼垛系統(tǒng)旨在解決在非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中對未知形狀物體無法抓取或抓取成功率低的問題?；诟呔?D相機(jī)對抓取物和環(huán)境的2D彩色圖像信息，同時(shí)結(jié)合3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)，精確提取抓取物邊緣輪廓，依靠智能算法，篩選最優(yōu)抓取點(diǎn)位，并基于軟件中設(shè)定的環(huán)境約束，輸出最優(yōu)軌跡點(diǎn)位，提高了整體系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和可靠性。通過使用該系統(tǒng)，用戶可以輕松應(yīng)對多SKU且來料完全隨機(jī)的拆碼垛場景，在滿足自動(dòng)化拆碼垛需求的同時(shí)，進(jìn)一步提高生產(chǎn)效率，降低生產(chǎn)成本。

摘自《自動(dòng)化博覽》2021年12月刊