Warum sollten Sie 3D-Vision in Ihren Automatisierungsprojekten implementieren?

Heutige Automatisierungsprojekte werden immer fortschrittlicher. 3D-Vision ist ein starkes Beispiel für eine relevante Verbesserung. Hier erfahren Sie, warum es so wichtig ist, um Projekten dabei zu helfen, neue Höhen zu erreichen, und sehen Sie sich an, wie sich die Technologie im Laufe der Jahre weiterentwickelt hat, um frühere Mängel zu beheben und die Vielseitigkeit aktueller und zukünftiger Anwendungen zu verbessern.

Wie 3D-Vision die Automatisierung verbessert

Diese Technologie ermöglicht es Anwendungen, Objekte unabhängig von ihrer Position zu erkennen. Unabhängig davon, ob Artikel gestapelt, in Behältern oder in einer anderen Anordnung angeordnet sind, treiben diese Lösungen die industrielle Automatisierung voran, indem sie sie zunehmend auf eine Vielzahl von Szenarien anwendbar machen. Viele dieser Systeme sind so aufgebaut, dass sie sich ähnlich wie menschliche Augen verhalten, indem sie beispielsweise zwei Linsen zur Verarbeitung eingehender Informationen enthalten.

Eine reale Umgebung passt normalerweise nicht in ordentliche Parameter. Es kann unterschiedliche Texturen, ungleichmäßige Objekthöhen und andere Elemente aufweisen, die selten oder nie über einen bestimmten Zeitpunkt hinweg statisch bleiben. Glücklicherweise berücksichtigt die 3D-Erkennung diese Unterschiede. Es ermöglicht Robotern, sich an unstrukturierte Umgebungen anzupassen und neue Aufgaben besser zu bewältigen.

Die Fähigkeit eines Computer-Vision-Systems, zwischen Robotern, Menschen und anderen Objekten zu unterscheiden, ist ebenfalls von entscheidender Bedeutung, da Mitarbeiter häufig mit verschiedenen Arten von Robotertechnologien zusammenarbeiten, um ihre Arbeit schneller und mit weniger Fehlern zu erledigen. Wenn eine automatisierte Maschine die Besonderheiten einer überfüllten Umgebung richtig wahrnehmen kann, macht diese Fähigkeit sie insgesamt sicherer.

Da automatisierte Anwendungen immer vielfältiger und fortschrittlicher werden, werden die Menschen weiterhin erkennen, warum dreidimensionales Computersehen unerlässlich ist, damit sie wie erwartet funktionieren. Unternehmensleiter setzen häufig intelligente Geräte ein, um Fehlerquoten zu reduzieren und die Produktivität zu steigern. Maschinelles Sehen, das Objekte in 3D erkennt, kann diese Vorteile und mehr bieten.

Gängige Roboteranwendungen, die industrielle 3D-Vision einsetzen

Viele der fortschrittlichsten Roboter verfügen über dreidimensionale Sehfunktionen, die ihre Wahrnehmung bei bestimmten Aufgaben verbessern. Hier sind -einige Beispiele möglicher Anwendungen.

Herstellung

Viele Fabriken verwenden automatisierte mobile Roboter (AMR), um die Herausforderungen des Arbeitskräftemangels zu bewältigen und die Notwendigkeit für Teammitglieder zu reduzieren, anstrengende, sich wiederholende Arbeiten zu verrichten. AMRs haben oft integrierte Sichtfunktionen, die es den Maschinen ermöglichen, klare Wege zu finden, indem sie Hindernisse erkennen und um sie herum lenken.

Gesundheitswesen

Eine verbesserte maschinelle Wahrnehmung ist auch bei Anwendungen, die außergewöhnliche Präzision erfordern, wie beispielsweise in der Roboterchirurgie, von entscheidender Bedeutung. Ein Unternehmen hat die Technologie auf Gehirn- und Wirbelsäuleneingriffe angewendet, sodass Chirurgen die erforderlichen Bereiche sehen können, ohne die Patienten Strahlung auszusetzen.

Das System kann auch die chirurgische Planung verbessern, indem es eine dreidimensionale und bildbasierte Leinwand des für den Eingriff relevanten Körperteils erstellt.

Landwirtschaft

Die Vorteile dieser Technologie für die industrielle Automatisierung zeigen sich auch in der großflächigen Landwirtschaft. Einige Roboter können sich ausschließlich auf reife Produkte konzentrieren, wodurch der gesamte Ernteprozess effektiver wird.

Forscher schlagen auch vor, dass 3D-Bildverarbeitungslösungen Milchbauern dabei helfen könnten, die Körperzusammensetzung von Rindern zu beurteilen. Das Durchführen solcher Bewertungen ist unerlässlich, um die Laktation der Kühe aufrechtzuerhalten, ihnen zu helfen, trächtig zu werden und Stoffwechselerkrankungen zu reduzieren.

Essen und Trinken

Lebensmittel- und Getränkeunternehmen verwenden Computer-Vision-Inspektionssysteme, um alles von Joghurt bis Pizzateig zu prüfen. Solche Anwendungen können die Qualitätskontrolle erheblich beschleunigen.

Personen, die es verwenden möchten, müssen sich jedoch darüber im Klaren sein, dass Umgebungslicht von der Sonne oder künstlichen Quellen von oben die Qualität und Konsistenz dieser Überprüfungen beeinträchtigen kann. Daher ist es wichtig zu verstehen, wie man die Umgebung pflegt, um die besten Ergebnisse zu erzielen.

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.