利用机器视觉在内部物流中自动进行订单拣选

利用机器人在内部物流中进行订单拣选

机器视觉集成商 Cretec Cybernetics 为西班牙厨房清洁剂和去污剂市场领导者 KH Lloreda 开发了一款基于机器人的卸垛解决方案，该解决方案利用机器视觉进行订单拣选。在实施该应用的过程中，Cretec Cybernetics 得以沿用现有的技术和基础设施：码垛流程已通过激光线轮廓分析仪实现自动化。然而，这并不能进一步优化性能和生产力。只有机器视觉才能实现可持续的改进和效率提升。因此，KH Lloreda 在其生产中实施了机器视觉软件 MVTec HALCON。

“机器视觉与机器人技术的结合非常适合内部运输货物，”Cretec Cybernetics 初级应用工程师 Irene Vázquez Martín 介绍道。在内部物流中实施新应用的过程中，有几个需要克服的挑战：“其中之一是机器人动态变化的工作环境，”Vázquez Martín 表示。例如，每个托盘的装载方式并不完全相同，箱子位置和大小也可能存在很大差异。此外，仓库照明条件差，因而难以采集高分辨率图像。

机器人接管物流中的码垛和卸垛任务

Cretec Cybernetics 开发的应用在调试中的运行情况如下：收到订单后，开始集成自动卸垛流程。应用的核心是一个机器人，其手臂上装有一个传感器。机器人接收到新订单请求后，移动到提供的产品托盘。停在该处后，传感器采集当前托盘顶层布局的图像。MVTec HALCON然后处理有关箱子数量和对应坐标的信息，并将其发送回机器人。然后，机器人逐层卸垛，直到达到订单要求的箱子数量。最后，将箱子码垛到当前订单的空托盘上。这个码垛卸垛流程会针对每个装有不同产品的工作站自动重复，直到订单完成。

机器人学习视物：MVTec HALCON 可对每层的纸箱进行分区。

通过机器视觉软件实现仓库调试自动化

这套基于机器人的自动化调试应用使用了 MVTec HALCON 软件。“我们之所以选择 HALCON，是因为它可以帮助我们在很短的时间内开发出稳定可靠的算法，”Vázquez Martín 表示。使用 HALCON 设计编写强大的算法，可为客户使用的 3D 传感器所需的功能增强提供支持。传感器用于动态环境，无需额外光源。

图像处理的对象是机器人手臂上的传感器取回的 XYZ 图像。HALCON 库提供大量先进的机器视觉技术。对于 Cretec Cybernetics 开发的应用，使用了算子最大稳定极值区域 (MSER) 和 3D 变换，以及定制的标定板。根据所需操作，连续使用这三种技术。第一步，将 MSER 算法应用于 Z 图像，这意味着从全部箱子中划出单个部分。这些部分对应于单个箱子。然后，根据来自 XYZ 图像的信息，通过在相机坐标系中进行刚性 3D 变换，计算托盘上箱子的位置和方向。这样，通过手眼标定即可将此变换转换为机器人坐标系。现在，码垛机器人已经“知道”单个纸箱堆放在托盘上的位置和尺寸。

只需几个不同位置的图像即可确定纸箱位置。

自动调试成功效果迅速展现

自 2021 年 7 月开始，KH Lloreda 在其内部物流中成功使用了 Cretec Cybernetics 开发的应用。自动化调试将生产力提高了约 50%。“我们得以大大缩短周期时间和动态。与旧有的激光轮廓分析技术相比，这套系统现在可以即时捕捉同一层的多个图像，并提供更为强大可靠的结果，”Cretec Cybernetics 的 Vázquez Martín 介绍道。“机器人技术和机器视觉的结合还具备巨大潜力。因此，我们会继续努力为客户提供更好、更快、更可靠的解决方案。”

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