В предыдущем разборе мы говорили о роботизированном отборе: робот может взять товар с конвейера, из контейнера или ячейки и переместить его в нужное место.
Но для этого ему сначала нужно определить, что именно находится перед ним и где это находится. Здесь в складской автоматизации появляется машинное зрение👀
Камеры и программное обеспечение анализируют изображение и помогают системе определить положение объекта, его размеры, форму и ориентацию. Эти данные используются роботом, чтобы выбрать траекторию движения и точку захвата.
🔹Для стандартной коробки задача относительно простая. Но на реальном складе товары могут лежать под разными углами, перекрывать друг друга, иметь разную упаковку или находиться в случайном положении.
Поэтому машинное зрение в роботизированной ячейке выполняет функцию системы восприятия. Оно обеспечивает обнаружение и локализацию объектов в рабочей зоне, определяет их геометрию и ориентацию, после чего эти данные используются для расчёта траектории и параметров захвата. Это позволяет роботу адаптироваться к фактическому положению товара, а не работать только по заранее заданным координатам.
📌 Компания ABB разработала Robotic Item Picker — систему для автоматического отбора товаров, в которой робот, система машинного зрения и захват работают вместе.
Система рассчитана на товары разной формы и типа упаковки: коробки, цилиндрические предметы, пакеты, мягкую упаковку и блистерные упаковки. По данным ABB, решение способно выполнять до 1 400 отборов в час, а заявленная точность отбора превышает 99,5%.
Важный момент здесь именно в способности работать с неоднородным потоком. Роботу не нужно получать заранее заданные координаты каждого предмета: система зрения определяет положение товара непосредственно перед захватом.
📍Это и есть одна из ключевых задач машинного зрения в роботизации склада — дать роботу информацию о фактическом состоянии рабочей зоны, а не только выполнить заранее запрограммированное движение. При этом качество зрения напрямую влияет на всю операцию. Если система неправильно определила объект или точку захвата, робот не сможет корректно выполнить следующий шаг.
Камеры, освещение, алгоритмы распознавания и захват робота при проектировании такого участка нужно рассматривать как единую систему. И это следующий шаг в нашей цепочке: WES управляет потоком, робот выполняет физическую операцию, а машинное зрение позволяет ему ориентироваться в реальной рабочей зоне.
Следите за нами:
🥲MAX | 💬 VK | 📝 Дзен