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戶外場景中,AGV廠商如何選擇托盤識別3D視覺方案

移動機器人產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟 ? 來源:維感科技 ? 2023-05-31 15:52 ? 次閱讀
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ToF(Time-of-Flight)感知技術(shù)VS主動雙目視覺技術(shù)

隨著工業(yè)自動化的發(fā)展,AGV(自動引導(dǎo)車)已成為物流自動化領(lǐng)域中的關(guān)鍵工具。較大規(guī)模的工廠、倉庫和物流中心紛紛引入AGV,以實現(xiàn)物流流程的自動化和智能化,從而提高物流效率、準(zhǔn)確性和安全性,同時減少人工操作的錯誤和勞動強度,為整體生產(chǎn)和物流管理水平的提升做出貢獻(xiàn)。

在這一自動化系統(tǒng)中,機器視覺發(fā)揮著重要角色。首先,它能進(jìn)行障礙物檢測與避障,通過實時的圖像處理和目標(biāo)識別算法,AGV能夠識別并確定周圍環(huán)境中的障礙物,采取相應(yīng)的避障動作,確保安全通行。其次,機器視覺在AGV的導(dǎo)航與定位中起到關(guān)鍵作用。AGV配備攝像頭或激光雷達(dá)等傳感器,通過識別地標(biāo)或標(biāo)記物,確定自身的位置和方向,從而提供準(zhǔn)確的導(dǎo)航信息,幫助AGV規(guī)劃路徑并精確到達(dá)目標(biāo)位置。此外,機器視覺還用于識別和處理貨物。AGV搭載視覺系統(tǒng),能夠識別貨物或條碼(二維碼),確定貨物的類型、數(shù)量和目的地,實現(xiàn)自動化的負(fù)載識別與處理。

近些年迅猛發(fā)展的3D視覺技術(shù)已成為AGV領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)之一,進(jìn)一步提升AGV智能化水平的同時,也實現(xiàn)了更高效、準(zhǔn)確和安全的物流操作。在戶外環(huán)境中,用于AGV托盤或貨物識別最常見的兩種3D視覺技術(shù)分別是主動雙目視覺技術(shù)和ToF(Time-of-Flight)感知技術(shù),兩種3D視覺技術(shù)均可用于物體深度信息的快速捕捉,但在性能表現(xiàn)中,依然存在一些差別,本文選擇了全球知名的主動雙目相機標(biāo)桿產(chǎn)品與維感科技Vzense DS系列的相機在戶外強光2米距離范圍內(nèi),進(jìn)行了成像效果對比測試,供大家參考與選型。

01

技術(shù)原理與代表產(chǎn)品

雙目視覺技術(shù)

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雙目視覺技術(shù)由兩個相機組成,分別模擬人類的雙眼,通過三角測距法計算物體到相機的距離。這兩個相機被安裝在一定的距離上,以獲得不同的視角,通過同時捕捉同一場景的左右兩個圖像,并分析這些圖像之間的視差(兩個圖像中對應(yīng)點之間的位移),可以計算出場景中物體的深度信息。為提高數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性,往往在雙目視覺技術(shù)基礎(chǔ)上搭配主動投射特殊圖形的光源,如紅外光或結(jié)構(gòu)光。通過分析左右兩個圖像之間的視差和光場的變化,計算出物體的深度信息,全球知名代表產(chǎn)品有Intel RealSenseTM D400系列與ZED Stereo相機。

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IntelRealSenseTMD435(Intel官網(wǎng)圖片)

ToF(Time-of-Flight)相機技術(shù)

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ToF(Time-of-Flight)技術(shù)的原理是由ToF模組的光源向被測對象發(fā)出光子,在抵達(dá)被測對象并通過圖像傳感器接收反射回到ToF模組的光子,計量此段“光的飛行時間”,在光速已知的前提下,即可得到距離數(shù)據(jù)。ToF相機技術(shù)是以光學(xué)系統(tǒng)為接受路徑的面陣一次性成像,非掃描式3D成像深度信息捕捉技術(shù),全球知名代表產(chǎn)品有微軟Azure Kinect,Lucid Helios與Basler Blaze。維感科技作為國內(nèi)迅速發(fā)展起來的工業(yè)級ToF相機技術(shù)研發(fā)與生產(chǎn)企業(yè),亦推出了基于Sony ToF芯片,極具性價比的Vzense DS系列。

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Azure Kinect DK

(Microsoft官網(wǎng)圖片)

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維感科技Vzense DS系列

02

戶外測試數(shù)據(jù)對比

戶外場景與低反射率物體的識別,一直都是AGV目標(biāo)物識別的難點,強烈的光照會使圖像采集時光強度驟升,物體局部過曝,或產(chǎn)生較大明暗差,導(dǎo)致圖像質(zhì)量下降,丟失物體細(xì)節(jié),進(jìn)而影響距離值的計算與識別的準(zhǔn)確性。而黑色物體(如包裹,托盤,貨架)會因其超低反射率的原因,導(dǎo)致相機難以捕捉到較高質(zhì)量的距離數(shù)據(jù)。 針對這個常見的AGV識別痛點,進(jìn)行了下述性能對比測試:

測試條件:戶外,正午,太陽光直射,光照強度約60,000Lux

被測物體:1m*1.2m的黑色與藍(lán)色托盤

相機機型:某主動雙目相機與維感科技Vzense DS系列

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測試場景實拍圖

對比測試一:

分別拍攝1米與1.5米距離處,相機正對與側(cè)對黑色托盤時的點云數(shù)據(jù)對比

1000mm處-正面 1500mm處– 側(cè)面
某主動雙目相機

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VzenseDS77

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對比測試二:

分別拍攝1米與2米距離處,相機正對與側(cè)對藍(lán)色托盤時的點云數(shù)據(jù)對比

1000mm-正面 1000mm–側(cè)面 2000mm-正面
某主動雙目相機

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VzenseDS77

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對比測試三:

分別拍攝1米距離處的黑色托盤與藍(lán)色托盤,相機正對托盤時的點云數(shù)據(jù)放大后的平整度情況對比

黑色托盤 藍(lán)色托盤
某主動雙目相機

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VzenseDS77

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綜合上述多組測試對比數(shù)據(jù)容易看出,在戶外1~2米測量距離處,維感科技Vzense DS77 ToF相機產(chǎn)品擁有更好的抗光性,數(shù)據(jù)穩(wěn)定性與平整度,更加適合AGV在戶外場景中進(jìn)行托盤與貨物識別。這不僅得益于Vzense DS系列搭載了性能卓越的Sony ToF芯片,將高精度檢測反射光相位的像素技術(shù)CAPD與背照式CMOS圖像傳感器高速像素技術(shù)結(jié)合,更得益于維感科技團(tuán)隊多年來專注于ToF感知技術(shù),將多頻模式與高動態(tài)范圍(HDR)技術(shù)融入到產(chǎn)品設(shè)計中,通過捕捉多個不同頻率與多個不同曝光時間的方式獲得圖像,使得復(fù)雜場景中的深度數(shù)據(jù)也可以精確到毫米級別。

03

VZENSEDS系列戶外成功案例分享

應(yīng)用案例一:AGV叉車托盤識別與避障Vzense ToF相機已成功集成在多品牌AGV產(chǎn)品中,AGV叉車?yán)肨oF相機提供的深度信息,識別不同明暗環(huán)境中的托盤、貨物、障礙物等,AGV可以安全準(zhǔn)確地識別物品、拾取并運輸?shù)侥康牡亍?/p>

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應(yīng)用案例二:農(nóng)業(yè)AMR自主移動機器人

Vzense RGB-D ToF相機安裝于農(nóng)業(yè)AMR,用于識別水果或農(nóng)作物的大小與顏色,從而判斷其成熟度,助力智慧農(nóng)業(yè)。Vzense ToF相機在海外多個農(nóng)業(yè)AMR產(chǎn)品上,均有批量出貨且在戶外強光/黑暗中應(yīng)用的案例。

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應(yīng)用案例三:混凝土車泵協(xié)同Vzense ToF相機可獲取堆積物的點云數(shù)據(jù),從而計算倉庫物料、農(nóng)作物、砂石、飼料等堆積物的庫存或使用情況。如下圖所示,國內(nèi)某知名集團(tuán)的混凝土車泵協(xié)同系統(tǒng),將Vzense ToF相機應(yīng)用在出料篩網(wǎng)過程中檢測水泥漿的高度,從而自動控制水泥漿出料的速度,真正實現(xiàn)無人操控。

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應(yīng)用案例四:箱口/砂口/油罐口等位置識別

將Vzense ToF相機安裝在頂端,識別箱口、砂口、油罐口的準(zhǔn)備坐標(biāo)信息后,導(dǎo)引設(shè)備移動到目標(biāo)位置,使得裝載過程更為精準(zhǔn)與高效,實現(xiàn)自動化裝卸。

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04

維感科技VzenseDS系列新品介紹

DS86&DS87

工業(yè)級RGB-D TOF深度相機DS系列

輕量化設(shè)計,結(jié)構(gòu)緊湊,尺寸更小,重量更輕

側(cè)出口設(shè)計使安裝和使用更加便捷

IP42/IP67防水防塵等級可選,滿足復(fù)雜環(huán)境需求

優(yōu)化RGB解像力,更清晰的彩色圖像顯示

RGB圖像與深度圖像微秒級同步,實時捕獲物體三維數(shù)據(jù)

支持 DepthHDR模式以獲取高對比度和復(fù)雜場景中的數(shù)據(jù)

受環(huán)境光照影響小,可在強光和黑暗中無障礙識別

軟/硬觸發(fā)模式,支持多相機同時工作

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審核編輯 :李倩

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原文標(biāo)題:戶外場景中,AGV廠商如何選擇托盤識別3D視覺方案

文章出處:【微信號:robotinside2014,微信公眾號:移動機器人產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

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