왜 자동화 프로젝트에서 3D 비전을 구현해야 합니까?

오늘날의 자동화 프로젝트는 점점 더 발전하고 있습니다. 3D 비전은 관련 개선의 강력한 예입니다. 프로젝트가 새로운 차원에 도달하도록 돕고 이전의 단점을 해결하고 현재 및 미래 응용 프로그램의 다양성을 향상시키기 위해 수년에 걸쳐 기술이 어떻게 발전했는지 살펴보는 것이 중요한 이유는 다음과 같습니다.

3D 비전이 자동화를 개선하는 방법

이 기술을 통해 애플리케이션은 위치에 관계없이 물체를 감지할 수 있습니다. 품목이 쌓여 있든, 통에 있든, 다른 배열에 있든, 이러한 솔루션은 산업 자동화를 점점 더 광범위한 시나리오에 적용할 수 있게 함으로써 산업 자동화를 추진합니다. 이러한 시스템 중 다수는 들어오는 정보를 처리하기 위한 두 개의 렌즈를 포함하는 등 사람의 눈과 유사하게 작동하도록 설정되어 있습니다.

실제 환경은 일반적으로 깔끔한 매개변수에 맞지 않습니다. 다양한 텍스처, 균일하지 않은 개체 높이 및 시간이 지남에 따라 거의 또는 전혀 정적 상태를 유지할 수 없는 기타 요소가 있을 수 있습니다. 다행히도 3D 센싱은 이러한 차이를 수용합니다. 이를 통해 로봇은 구조화되지 않은 환경에 적응하고 새로운 작업에 더 능숙해질 수 있습니다.

로봇, 사람 및 기타 물체를 구별하는 컴퓨터 비전 시스템의 기능은 직원들이 일반적으로 다양한 유형의 로봇 기술과 함께 작업하여 작업을 더 빠르고 오류 없이 수행하기 때문에 중요합니다. 자동화된 기계가 붐비는 환경의 특성을 정확하게 인식할 수 있을 때 그 기능은 전반적으로 더 안전합니다.

자동화된 애플리케이션이 점점 더 다양해지고 발전함에 따라 사람들은 3차원 컴퓨터 비전이 예상대로 작동하는 데 필수적인 이유를 계속해서 알게 될 것입니다. 회사 리더는 일반적으로 오류율을 줄이고 생산성을 향상시키기 위해 스마트 장비를 배치합니다. 3D로 물체를 감지하는 머신 비전은 이러한 이점을 제공할 수 있습니다.

산업용 3D 비전을 배포하는 일반적인 로봇 애플리케이션

대부분의 최첨단 로봇에는 특정 작업 중에 인식을 향상시키는 3차원 비전 기능이 있습니다. 다음은 잠재적인 응용 프로그램의 몇 가지 예입니다.

제조

많은 공장에서 자동화 모바일 로봇(AMR)을 사용하여 노동력 부족 문제에 대처하고 팀원이 힘든 반복 작업을 수행할 필요성을 줄입니다. AMR에는 종종 기계가 장애물을 인식하고 조종하여 명확한 경로를 찾도록 하는 온보드 비전 기능이 있습니다.

건강 관리

개선된 기계 인식은 로봇 수술과 같이 탁월한 정밀도가 필요한 응용 분야에서도 중요합니다. 한 회사는 이 기술을 뇌 및 척추 수술에 적용하여 외과 의사가 환자를 방사선에 노출시키지 않고 필요한 부위를 볼 수 있게 했습니다.

이 시스템은 또한 시술과 관련된 신체 부위의 3차원 및 이미지 기반 캔버스를 생성하여 수술 계획을 개선할 수 있습니다.

농업

산업 자동화를 위한 이 기술의 이점은 대규모 농업에 적용할 경우에도 분명해집니다. 일부 로봇은 잘 익은 농산물에만 집중할 수 있어 전체 수확 과정을 보다 효율적으로 만듭니다.

연구원들은 또한 3D 머신 비전 솔루션이 낙농가들이 소의 체성분을 평가하는 데 도움이 될 수 있다고 제안합니다. 이러한 평가를 수행하는 것은 젖소의 수유 상태를 유지하고 임신을 돕고 대사 질환을 줄이는 데 필수적입니다.

식음료

식품 및 음료 회사는 컴퓨터 비전 검사 시스템을 사용하여 요구르트에서 피자 도우까지 모든 것을 검사합니다. 이러한 애플리케이션은 품질 관리를 상당히 가속화할 수 있습니다.

그러나 이를 사용하려는 사람들은 태양이나 머리 위에서 나오는 인공 광원의 주변광이 이러한 검사의 품질과 일관성에 영향을 미칠 수 있음을 알고 있어야 합니다. 따라서 최상의 결과를 얻으려면 환경을 유지하는 방법을 이해하는 것이 필수적입니다.

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.