分拣机器人的功能，应用于洗衣房的智能机器人解决方案

分拣机器人视觉

对于虹科智能感知虹科智能感知事业部专注于智能感知与机械视觉范畴，曾经跟IDS，Blickfeld跟Gidel等有着紧张位置的国际公司开展深度的技巧协作。咱们的解决方案包罗3D激光雷达，工业相机，视觉处置惩罚平台，图象采集卡及视觉系统集成等。虹科的工程师积极参与国内外专业协会跟同盟的举止，咱们非常重视技术培训跟堆集，公司按期与国内外专家团队停止交换跟培训。

纺织跟打扮产业现阶段正面对的次要应战是供应链跟动力问题。劳动力跟设备数目缺乏等妨害出产的因素同时也对产能形成极大的影响，而那进一步加剧了纺织跟服装业面对的压力。正在全球化靠山下，该行业的竞争力在于受影响的公司若何应答这些应战。另一方面，纺织业必需想法办理下人工成本跟劳动力缺乏的问题，须要纺织业加工进一步实现自动化。

来自慕尼黑的德国科技草创公司sewtsGmbH存眷到那一方针背地极大的需要潜力。这家公司开辟的解决方案使机器人可以像真人一样预判纺织品出产工序，从而响应天调剂其举措。起首，sewts将方针锁定正在工业洗衣使用。依附一套利用虹科2D跟3D相机的体系，对大规模工业洗衣房实现自动化。只管90%的工业洗衣工序曾经实现自动化，但残剩的人工操纵仍占30%的人工成本。从这一点来看，实现自动化可以勤俭潜伏的极大本钱。

使用

工业洗衣房切实其实已正在高度自动化情况下处置惩罚大批的洗涤使命。此中的折叠工序由机械实现。可是，每一台机械平常须要一位工人手动开展须要折叠的纺织物并抚平褶皱后上推测机台。这类上料操纵枯燥沉重，并且效益与支付的人力本钱没有成正比。另外，及格的员工并没有简单找到，那对工业洗衣机产能的应用和红利才能皆有影响。洗衣业的季节性特色要求较下的灵活性。sewts研发的新型智能体系采取虹科的相机停止图像处理，该体系可以实现自动化，例如给脏污纺织品分类或许给折叠机投料。

“此中最大的应战是纺织品的和婉性。”创始人兼技巧总监TimDoerks注释讲。借助机器人跟AI解决方案，对像金属这些固形资料的加工工序自动化改革相对而言没什么问题，可是软件解决方案跟普通的图像处理方式对易形变资料处置惩罚仍存在局限性。是以，商用机器人跟抓取体系现阶段仅能履行像抓取一条毛巾或一块布料等简略操纵，那关于实现自动化来讲远远不够。但sewts的体系VELUM则可以胜任这项使命。借助智能软件跟容易集成的虹科相机，可以剖析纺织品那类形态没有流动的资料。机器人可能及时猜测这些资料正在抓取进程中的运动轨迹，可能轻松天将毛巾或用毛圈布制成的亚麻织物送入折叠机，且保障不褶皱，那弥补了低成本自动化使用这一空缺。

该体系由虹科合作伙伴sewts开辟，将商用机器人、夹持器跟相机组合成一套智能体系。“正在探求适合的相机模块时，除工业适用性这一必不可少的目标以外，借须要思量其他几项关键性目标：须要存在本钱效益的3D相机，由于依据系统配置，将会用到两到三台相机。除以上要求中它借必需确保深度数据的下精确度，”TimDoerks注释讲。

“此外，咱们体系中所用的2D相机必需具有高感光度跟下静态规模，并且可正在多相机体系中利用。”终极，公司的创始人从虹科系列产品中找到了心仪的相机：虹科全新的EnsensoS103D相机和uEyeCP系列相机。它们的使命是正在2D跟3D形式下辨认纺织品上推测体系时的抓取面特点，这些纺织品正在之前的洗涤烘干工序被无序天置于容器中或传送带上。单个物体的外形跟地位均没法猜测。相机捕捉到纺织品分歧的面料质感。并划分出毛巾的卷边跟四角。

“咱们将2D跟3D相机拍到的图象停止婚配并依据3D数据取得更下的2D分辨率。也就是说正在这个进程中咱们离别应用2D相机的高分辨率跟3D相机的正确深度数据。”—SEWTS的结合创始人兼技巧总监TIMDOERKS—

虹科EnsensoS10相机装备了160万像素Sony传感器，基于布局光计划，即便面临方针庞大概况或弱光情况，窄频红外激光投影仪也可将一个高对比度点状图案投影到方针物体下面。每一个被160万像素Sony传感器捕捉到的图象能供给一个多达85000个深度面的完全点云。经由过程人工智能，相机靠得住天将捕捉的激光面映射到投影的硬编码地位。那供给了充足的高精度3D数据，体系可以从中提取到抓取面的坐标。

配套装置了GigEVision固件的虹科GV-5280CP-C-HQ工业相机配有SonyIMX2642/3"全局快门CMOS传感器。正在变更的光照前提下，它正在使用顶用齐速度以22fps的帧率传递简直无噪点、高对比度的500万像素5:4尺寸图象。内置用于缓冲图象序列的120M图象内存，虹科uEyeCP相机功用十分壮大并自带大规模像素预处理功用，是以非常适合这类多相机体系。那款相机仅重50克，玲珑的镁合金外壳轻质耐用，是以特殊得当正在对空间要求极高的使用场景或机器臂上利用。

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软件

依据客户需要或设置，将用到2-3台虹科uEye2D或Ensenso3D相机。那两款相机均可无缝集成到体系中。“正在筹备天生数据方面，咱们是专家，那一点关于处置惩罚3D点云数据而言尤为重要。这类预处理是咱们体系的一个紧张组成部分，它为人工智能供给适合的输入数据，”TimDoerks强调。sewts开辟的AI会处置惩罚uEyeCP或EnsensoS相机供给的数据。智能软件可以依据线缝走向、部分起伏或线缝绝对地位剖析纺织品的布局，并依据分歧的材质跟刺绣图案分别纺织品的类型跟等级，并将这些成果转换成机械下令。

数据由卷积神经网络(CNN)跟通例图像处理进程处置惩罚。“咱们利用的虹科相机配套的开发包。经由过程Python跟开辟库毗邻至咱们的体系，”sewts的结合创始人兼制造总监TillRickert泄漏。“虹科相机软件包的附加代价次要在于其容易校订跟集成到咱们的体系。”

“AI是咱们技巧的焦点。须要智能算法去构建得当的体系以应答非确定性自动化处置惩罚工序。因此咱们应用最新AI研究成果，依据咱们的须要停止改进并将各部门继续以终极造成一个年夜的整体计划，”TillRickert增补讲。它吸收各类传感器数据(好比光学信息)，以近似人类的认知程度得出结论并将其转换成机械下令。如许，像VELUM如许的体系便可能履行之前须要人脑去断定的使命。那恰是sewt的企业理念所在：“咱们的方针是将庞大的人力功课转换成流利的自动化流程”。

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使用前景

依附像VELUM如许的体系，洗衣房可以显著天晋升产能，而无需思量职员设置，进而进步红利才能。“经由过程弥补了自动化使用的极大鸿沟，咱们简直可以让一条纺织品洗涤产线的产能翻一番，”sewt总裁AlexanderBley说道。

虹科相机将来借可用于像衬衫跟裤子那类打扮。“明白这些材质特色很紧张，如许才气步步为营天实行咱们的流程。咱们经由过程成熟的资料模拟技巧到达了这个目标。为了模拟纺织品的运动轨迹，咱们用有限元分析方法创立了特别的FE模拟方法，”AlexanderBley注释讲。让打扮出产的自动化改革成为能够，并以合乎本钱效益的方法将其投入使用。将其扩展至非纺织品资料方面的使用。这类技巧有许多潜伏的使用场所，图像处理一直正在此中施展紧张作用，人工智能会加速这一开辟进程。

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原文题目：【虹科案例】使用于洗衣房的智能机器人弥补了自动化正在该范畴的使用鸿沟

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