发布者：大恒图像 发布时间：2021-10-27 分享：
行业：交通行业
项目：3D视觉引导机器人上下料
方案背景
随着工业自动化的崛起，机器视觉扮演着越来越重要的角色，传统的2D定位无法获取物体的空间坐标信息，伴随3D传感器和机器人抓取集成解决方案的出现，新的市场正在开拓。在交通行业，高速铁路是满足国民出行需求、加强国防建设的重要交通枢纽，弹条作为轨道结构的关键一环也在稳步发展中，其重要性也越来越被行业所关注。3D视觉引导与机器人相结合可以实现上下料的自动化操作，缩短备料时间，提高生产率，减少人机交互的需要。
方案难点
高铁系统铁轨弹条生产环节的上下料自动化，要求对复杂形状的弹条堆料进行抓取搬运，实现从料筐、料带到料架的无缝衔接。难点有以下几点：
1） 弹条形状复杂
2） 被测物堆叠情况复杂
3） 上下料流程＜5s
4） 视觉定位时间＜2s
5） 有效抓取率＞99%
被测物：弹条
方案概述
系统组成
硬件选型：PhoXi 系列3D传感器
传感器支持千兆以太网数据传输，无需相对运动即可获取物体的3D信息，保证数据快速稳定的获取。
软件选型：HALCON
HALCON是德国MVTec公司开发的一套完善的标准机器视觉算法包，拥有应用广泛的机器视觉集成开发环境，HALCON算法库运算速度快，鲁棒性好，算子丰富，可以实现稳定准确的定位功能，并且为后续功能扩展提供了极大的方便。
方案优势
1） 结构光成像，精度高，成像速度快，抗干扰性强；
2） 支持零件的位姿识别；
3） 支持混杂零部件定位，能够实现零件分拣。
方案展示
测试系统满足应用需求，并且支持后续扩展开发。
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