智能相机和视觉算法 相结合用于机器人视觉引导平台

发布时间:2018-12-19   阅读量:

  当一家大型汽车制造商(OEM)在其生产线上 的组装环节中需要体积更小、更具成本效益的机器 人引导装置时,Recognition Robotics公司在其之前 版本的基础上,开发了一套改进的机器人引导系统。

  2012年,Recognition Robotics公 司 推 出 了Robeye机器人引导解决方案,旨在模仿人类视觉的 方式来引导机器人。该系统采用一个安装到机器人 手臂上的工业相机来捕获零件图像,随后采用一个 独立的工业计算机来处理捕获到的图像,并与机器 人的控制器进行通信。

  最近,一家汽车制造商对这种机器视觉引导系 统提出进一步的要求,包括占地面积更小、成本更 低、设置和操作更简单。在汽车装配过程中,有一 道工序是将汽车车身板材放置到装配线上的白车身部件 中。这个过程需要为机器人手臂具备视觉引导功能,为此,Recognition Robotics公司与凌华科技合作开发了一款改良 版的Robeye,并将其命名为Robeye All-In-One或RAIO。

  RAIO系统采用了凌华科技的NEON-1020智能相 机。该相机配备ams Sensors Belgium公司的200万像 素CMV2000 CMOS图像传感器,该传感器的像素大小 为5.5μm,帧率为120fps。NEON-1020智能相机还采 用了英特尔Atom四核处理器E3845 1.91GHz,这是一 款FPGA协同处理器,可在Windows或Linux平台上运 行。凌华科技表示,这种架构减少了Robeye产品的占 地大小,并能提供IP67安全防护等级的“独立视觉识 别和引导系统”。

  RAIO系统运行Recognition Robotics公司的视觉算 法,用于机器人视觉引导系统。Recognition Robotics公司 表示,他们的视觉算法能以类似于人类视觉皮层功能的方 式,来处理图像。RAIO系统能够从一个单一2D图像中, 识别出零件,并返回关于零件方向的X、Y、Z、Rx、Ry和Rz等位置信息。利用这些数据,系统就能获知该零件当前空间位置的校正偏移数据,从而使机器人能更新预编程的路径。

  图1:Recognition Robotics公司与凌华科技合作,为汽车客户开发的视觉引导机器人系统。

  Recognition Robotics公司首席执行官Simon Melikian博士解释说,“这种算法是基于人类识别物体的认知能 力。我在开发这些算法的时候,模仿了人类的视觉皮层。 我们采用了人类大脑功能的相关知识以及人眼的视角, 并将这些一并纳入到了软件开发中。”凌华科技也表示,Recognition Robotic公司的RAIO是一种轻量级解决方案, 可以直接安装到机器人手臂上 ;因为它是一个独立的系 统,很容易远程连接到RAIO和机器人控制器上,以此 实现目标教学、结构配置和功能执行。此功能允许在整 个制造车间网络中,对多个RAIO工作单元进行程编程 和监控。

  Recognition Robotics公 司 的 机 器 人 引 导 工 程 师Bradley Vargo表示 :“凌华科技在业界广为人知,我们双 方合作良好,且合作方式很灵活,我们可以直接从嵌入式 传感器中获得我们想要的结果。此外,我们与凌华科技讨 论过的具体功能一一得到实现,他们确信我们能获得正在 寻求的东西,达成所愿。”

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