自動化プロジェクトに 3D ビジョンを実装する必要があるのはなぜですか?

今日の自動化プロジェクトは、ますます高度になっています。 3D ビジョンは、関連する改善の強力な例です。プロジェクトが新たな高みに到達するのを支援するのに不可欠な理由と、以前の欠点に対処し、現在および将来のアプリケーションの汎用性を高めるために、テクノロジーが長年にわたってどのように進歩してきたかを見てみましょう.

3D ビジョンによる自動化の改善

この技術により、アプリケーションは位置に関係なくオブジェクトを検出できます。アイテムが積み重ねられているか、ビンに入れられているか、または別の配置であるかに関係なく、これらのソリューションは、幅広いシナリオにますます適用できるようにすることで、産業オートメーションを前進させます。これらのシステムの多くは、入ってくる情報を処理するための 2 つのレンズを含むなど、人間の目と同じように動作するように設定されています。

実世界の環境は、通常、適切なパラメーターに適合しません。さまざまなテクスチャ、不均一なオブジェクトの高さ、およびその他の要素が含まれている可能性があり、それらは時間の経過とともにほとんどまたはまったく変化しません。幸いなことに、3D センシングはこれらの違いに対応しています。これにより、ロボットは構造化されていない環境に適応し、新しいタスクにより熟達できるようになります。

ロボット、人、その他のオブジェクトを区別するコンピューター ビジョン システムの機能も重要です。従業員は通常、さまざまな種類のロボット テクノロジと連携して作業を行い、より迅速にエラーを減らして作業を完了できるからです。自動化されたマシンが混雑した環境の詳細を正しく認識できる場合、その機能により全体的に安全になります。

自動化されたアプリケーションがますます多様化および高度化するにつれて、期待どおりに機能させるために 3 次元のコンピューター ビジョンが不可欠である理由を人々は理解し続けるでしょう。企業のリーダーは通常、スマート機器を導入してエラー率を減らし、生産性を向上させます。 3D でオブジェクトを検出するマシン ビジョンは、これらの利点とそれ以上を提供できます。

産業用 3D ビジョンを展開する一般的なロボット アプリケーション

最先端のロボットの多くは、特定の作業中の知覚を向上させる 3 次元視覚機能を備えています。以下は、潜在的なアプリケーションの例です。

製造

多くの工場では、自動移動ロボット (AMR) を使用して、労働力不足の問題に対処し、チーム メンバーが激しい反復作業を行う必要性を減らしています。多くの場合、AMR には、マシンが障害物を認識して回避することで明確な経路を見つけられるようにする、オンボード ビジョン機能が搭載されています。

ヘルスケア

ロボット手術など、並外れた精度を必要とするアプリケーションでは、マシンの認識の向上も不可欠です。ある企業は、この技術を脳と脊椎の処置に適用し、外科医が患者を放射線にさらすことなく必要な領域を見ることができるようにしました.

このシステムは、手術に関連する体の部分の 3 次元の画像ベースのキャンバスを作成することで、手術計画を改善することもできます。

農業

大規模農業に適用すれば、この技術の産業オートメーションへの利点も明らかになります。一部のロボットは熟した農産物のみに集中できるため、収穫プロセス全体がより効率的になります。

研究者はまた、3D マシン ビジョン ソリューションが酪農家が牛の体組成を評価するのに役立つ可能性があることを示唆しています。このような評価を行うことは、牛の授乳を維持し、妊娠を助け、代謝性疾患を軽減するために不可欠です.

食べ物と飲み物

食品および飲料会社は、コンピューター ビジョン検査システムを使用して、ヨーグルトからピザ生地まであらゆるものを検査しています。このようなアプリケーションは、品質管理を大幅に加速できます。

ただし、使用を計画している人は、太陽や頭上の人工光源からの周辺光がこれらのチェックの品質と一貫性に影響を与える可能性があることに注意する必要があります。したがって、最良の結果を得るために環境を維持する方法を理解することが不可欠です。

Logistics

When considering the varied shapes and sizes of parcels, it’s no surprise that logistics companies have started harnessing the power of 3D machine vision to increase productivity. DHL is one such brand.

It recently invested in robots for depalletizing. Besides improving workflow output, decision-makers believe robotic applications will result in better worker safety.

Retail

Not so long ago, retail workers performed manual stock checks to gauge how fast certain products were selling and when to replenish the shelves. That still happens to some extent, but many retail brands now let robots equipped with 3D machine vision do that task. At some grocery retailers, including ShopRite, a bot roams the aisles up to three times per day to check product statuses. The high-tech machines can also detect when items are in the wrong places.

Advancements in 3D vision that tackle automation challenges

The above examples show how 3D sensing can help various industries get impressive results and target pain points. Improvements in the technology have also made it easier to deploy a robot for diverse tasks that were too complicated for 2D systems to do well. Examples include picking up parts from piles.

Three-dimensional vision systems are often the more appropriate choice because 2D vision systems do not provide depth information and as such, they are only suitable for simple applications that require the capture of objects in the X and Y-axis. Examples of such applications include barcode reading, character recognition, dimension checking, or label verification. 3D machine vision systems enable much more complex robotic tasks because they provide 3D point clouds with precise X, Y, and Z coordinates.

Challenges can also arise when using robots for bin-picking tasks due to the potential variations in product placement within those containers. Sometimes, the item positions are structured, such as if they’re stacked or lined up in rows. However, there are other cases where products overlap inside bins or are even entangled. Luckily, the most advanced machine vision systems can handle such scenarios without issues.

Better industrial automation made possible with Parallel Structured Light technology

Photoneo also has a novel Parallel Structured Light technology that powers its 3D camera, known as MotionCam-3D. Traditional area-sensing technologies could not handle the capture and scanning of moving 3D scenes without unwanted blur and artifacts.

It relies on a snapshot system that constructs multiple virtual images within a single exposure window. This approach gives high-resolution, accurate results. MotionCam-3D can scan dynamic scenes moving up to 144 km/hour. Alternatively, companies can use it for static scenes. Now, the capabilities of the camera have been extended to provide also color information.

Three-dimensional computer vision supports automation

These examples show why decision-makers in a wide range of industries should strongly consider exploring how 3D vision could support their intentions to automate particular processes. Implementing this technology takes time and effort, but it’s usually worthwhile.