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視覺是人類最重要的感覺器官，占據了80%以上的人類信息獲取。機器視覺作為替代人眼的強大技術，日益取得重大突破和廣泛應用。機器視覺系統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、文化等產業中具有大量的應用商機。

機器視覺不僅可以克服人眼標準的不一致性、非重復性和主觀性等問題，為行業制定品質管控的數字標準，還能在高速、高光譜、高分辨率、高可靠性以及工作持續性、環境適應性等方面全面超越人眼極限。

海康機器人機器視覺業務聚焦工業視覺傳感應用，專注光學技術、嵌入式硬件技術和底層算法軟件，為客戶提供領先的機器視覺硬件產品和算法平臺。公司擁有成熟的研發及質量管控體系，從設計源頭確保每一款產品的高品質、高穩定、環保等特點。產品嚴格按照國際、國家及行業標準進行測試驗證，并通過嚴苛的EMC、安規、環境可靠性測試。經過不斷地創新和積累，機器視覺業務形成了涵蓋全系列工業相機、智能相機、智能讀碼器、立體相機、視覺控制器、算法平臺、鏡頭及相關配件的產品布局，為客戶提供一站式采購體驗。 產品廣泛應用于3C、電子半導體、物流等工業自動化各領域，實現定位引導、測量、缺陷檢測、讀碼、OCR識別等應用。

1　背景

近年來，隨著工業自動化與物流技術的不斷發展，如何使用自動化設備提高物流效率、減少人工，成為目前物流行業最關心的問題。機器視覺系統可以迅速獲取大量圖像信息，并進行自動處理，該特點使得機器視覺幫助物流行業快速向智能化、自動化方向邁進。目前在工業自動化應用中，機器視覺廣泛應用于缺陷檢查、掃描識別、定位判斷和位置測量等領域。在節省人力成本、提高整體作業效率的同時可以極大地提高空間利用率，從而降低運輸成本。

隨著電商、物流行業的快速發展，分揀方式的發展迫在眉睫。人工分揀存在效率低、錯誤率高、成本高等缺點，特別是在拆碼垛應用中，由于作業強度大、工作內容單一、人工作業的質量及效率普遍低下，自動化拆碼垛系統應運而生，而傳統自動化拆碼垛應用中，“拆”和“碼”的對象往往要求是規則且尺寸單一的貨物，這就限制了自動化應用的范圍，尤其是拆碼垛作業環節中來料完全隨機的情況下。該情境下，用傳統的人工示教的方式難度大且效率低下，為了解決此問題，海康機器人研發了一套基于機器視覺引導的機械臂拆碼垛方案，可以解決多SKU（庫存量單位）且來料無序的問題。

海康機器人采用自主研發的高精度3D相機配合機器人運動控制平臺軟件同時搭配智能算法的方案，將AI算法、深度學習緊密結合，突破傳統自動化拆碼垛的使用場景限制，可應對垛形復雜多變，箱體種類繁多且隨機的場景。

2　方案介紹

該方案中，3D相機負責獲取作業范圍內，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圖像信息發送給機器人控制平臺軟件，平臺軟件中內置3D視覺算法和智能軌跡規劃算法，3D視覺算法通過AI深度學習+3D點云分割的方法將箱體在托盤或皮帶線上的位置快速且準確地定位，智能軌跡規劃算法提供準確的抓取點位、放置點位和軌跡點位，引導機械臂快速抓取和碼放動作。3D視覺引導拆碼垛系統如圖1所示。

圖1 3D視覺引導拆碼垛系統

方案中使用的3D相機為海康機器人最新推出的大視野雙目結構光立體相機，兼具高精度、大景深、大視野的特點，相機檢測精度達到±3mm, 檢測范圍達到1800mm，近視場為1350mm×1200mm，遠視場為3650mm×2750mm（如圖2所示），輕松適配1.2m×1m×1.8m等主流垛形。同時具備極高的檢測效率和穩定性，從拍照到軌跡算法輸出抓取點位的時間小于1.5s。

圖2 3D相機視野示意圖

為了客戶更方便地自主搭建機械臂拆碼垛控制系統，海康機器人專門研發了一款機器人運動控制平臺軟件。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。軟件內置軌跡規劃、碰撞檢測及抓取規劃等多種智能算法，同時軟件可適配國內外各種主流品牌機器人。

圖3 編程界面

拆碼垛視覺定位模塊采用AI深度學習+3D點云分割的方案。利用RGBD相機實時對堆垛進行拍照，獲取包裹、托盤的三維數據（深度圖+RGB圖）。定位處理流程如圖4所示，首先利用深度學習網絡對RGB圖進行包裹的粗定位；然后利用物體表面紋理特征和點云邊緣特征進行包裹精定位，并基于包裹表面點云計算出最優的抓取點坐標；最后利用預先獲取到的手眼標定關系將視覺位姿轉換到機械臂坐標系下執行抓取處理。

圖4 視覺定位技術路線

海康機器人3D相機擁有卓越的抗環境光能力，在典型廠房光照條件下（>20000lx），海康機器人3D相機的點云數據明顯優于其他相機，對比圖片如圖5所示。同時海康機器人3D相機對高反光及黑色物體的點云呈現效果上也優于其他相機，對比圖像如圖6所示。實際測試樣本中在高反光金屬和黑色紙箱處，其他3D相機在這部分區域的點云數據已有較大程度的損失，而海康機器人3D相機仍能保證相對完整的呈現。

圖5 抗環境光對比

圖6 高反光和黑色物體對比測試

本方案采用2D+3D聯合視覺定位處理，具有精度高、魯棒性強、抗環境光能力強、無懼深色物體的特點，能準確適用于各種箱體、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

智能軌跡規劃算法包含對拆垛流程及碼垛流程的點位規劃，如圖8所示，由拆垛分析/碼垛分析決策出路徑規劃的終點構型，再依據感知信息、環境配置等進行碰撞檢測，規劃出一條安全的拆/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視覺分類好的點云，通過平面擬合并計算出其對應的法向量、重心位置等信息，以獲得每類點云的拆垛點位置；同時由外接矩形確定物體尺寸，用以在路徑規劃過程中進行碰撞檢測；隨后通過基坐標/托盤變換關系、機器人狀態及拆垛方式等對拆垛位姿的代價進行評估，最終確定最優拆垛構型。

（2）碼垛分析是對由用戶編輯或自動生成的垛型（如圖9所示）進行解碼，并通過基坐標/托盤變換關系計算等對各放置位姿的代價進行評估排序，獲得放置構型序列，并根據輸入的放置索引及機械臂逆運動學位姿獲得最終的放置構型，同時內部儲存已碼垛箱子信息用于路徑規劃過程中的碰撞檢測。

圖8 拆碼垛整體流程

圖9 碼垛規則定義示意圖

3　總結

海康機器人3D視覺引導拆碼垛系統旨在解決在非結構化環境中對未知形狀物體無法抓取或抓取成功率低的問題。基于高精度3D相機對抓取物和環境的2D彩色圖像信息，同時結合3D點云數據，精確提取抓取物邊緣輪廓，依靠智能算法，篩選最優抓取點位，并基于軟件中設定的環境約束，輸出最優軌跡點位，提高了整體系統的準確性和可靠性。通過使用該系統，用戶可以輕松應對多SKU且來料完全隨機的拆碼垛場景，在滿足自動化拆碼垛需求的同時，進一步提高生產效率，降低生產成本。

摘自《自動化博覽》2021年12月刊