机器视觉下的无序抓取

背景无序抓取通常是在制造过程的输入阶段与传统的固定装置或预填充的堆叠模式不同，是由机器人清空装满零件的容器，并将其放置在比如送料机、传送带或分选机中进行进一步加工然而，如果进行进一步的研究时，因为工业零件在大小、形状和材料上都差异巨大。

放置阶段可以是简单地放入另一个容器，也可以是更复杂的有序放置，甚至是直接放置到另一台设备，比如数控机床上因此无序抓取绝对是制造操作的核心，处于零件和整个加工装配过程的交叉点上应用难点在机器人领域，无序抓取仍然是一个挑战。

零件通常具有复杂的形状，难以操控，堆叠在一起，或者是高度反光的加工或抛光金属这种困难源于物理、感知和控制方面固有的不确定性检测不足可能导致碰撞、零件损坏、生产效率降低以及路径规划不佳为了获得最佳检测结果，完整清晰的点云质量对于CAD匹配提供了最佳的检测。

这些点云还必须准确并与实际尺度相符，以获得零件的最佳拾取姿态解决方案进行高效可靠的无序抓取通常有三个关键步骤检测，拣选和放置，Zivid全新3D相机Zivid 2+系列以0.35毫米的空间分辨率和>99.7%的尺寸真实度提供真实的点云数据，捕获时间<300 ms,极大提升了各个环节的准确性，确保了高效可靠的无序抓取。

检测Zivid提供高分辨率和极其精准的原生色彩3D点云，减小了物体的相互遮挡，并具有出色的伪影抑制效果这显著改善了物体识别并增加了可检测零件的数量同时，不仅能够检测到微小而细节的物体，无论它们是密集堆叠还是随机排列还可以能够检测到有光泽、反光、经过机加工和抛光的零件。

拣选Zivid 3D相机实现了对物料处理中物体边界更可靠的检测，并以真实性展示了物体的大小、旋转和相对于机器人坐标系统的绝对位置这对于准确的拾取至关重要，可以避免错误的选取和碰撞工业生产中较大的零件工业生产中常见的螺丝点云数据放置Zivid凭借其绝佳的尺寸真实性，使得对于任何拾取和放置机器人而言，都执行更为复杂的放置操作。

更加精确地放置或插入以进行进一步的加工，具备已知的位置和方向，避免零件之间的碰撞或损坏（文章来源于Zivid 3D，如有侵权，请联系删文）

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