如何引導(dǎo)工業(yè)機(jī)械臂沿著準(zhǔn)確的路徑運(yùn)行，在眾多無(wú)需雜亂的工件中抓取需要的那一件，工業(yè)機(jī)器人需要一雙機(jī)器視覺(jué)的“眼睛”，而工業(yè)相機(jī)就是那雙“眼睛”。作為一家以3D視覺(jué)技術(shù)為主營(yíng)業(yè)務(wù)的高科技企業(yè)，跨維智能經(jīng)過(guò)多年持續(xù)研發(fā)投入，已經(jīng)研制出多款高精度、高可靠性的工業(yè)智能相機(jī)，并成功落地多個(gè)工業(yè)實(shí)際場(chǎng)景應(yīng)用。
具身智能引擎，3D視覺(jué)引導(dǎo)新方案
跨維智能產(chǎn)品經(jīng)理陳龍表示，公司在工博會(huì)上重點(diǎn)展示其最新研發(fā)的DexVerse具身智能引擎，它是一個(gè)軟硬一體的3D視覺(jué)引導(dǎo)解決方案，包括了機(jī)器視覺(jué)算法和機(jī)器人控制算法等程序。為此，跨維智能在展區(qū)現(xiàn)場(chǎng)搭建一個(gè)應(yīng)用演示場(chǎng)景，通過(guò)工業(yè)機(jī)械臂模擬人的雙手拆解快遞箱并取出箱子中的物品。
雖然整個(gè)過(guò)程看似簡(jiǎn)單，但是機(jī)械臂拆箱子的動(dòng)作首先涉及到定位問(wèn)題，即讓機(jī)械臂到達(dá)正確的位置;其次是整體的極限控制邏輯，例如拆箱的步驟，兩只機(jī)械臂如何協(xié)同配合等;最后是物品識(shí)別?？缇S智能過(guò)去選擇定制化的模型算法在識(shí)別物品方面存在局限性，因此后來(lái)選擇去定制化改走通用識(shí)別路徑，通過(guò)開(kāi)發(fā)一款3D視覺(jué)大模型來(lái)識(shí)別要抓取的物品種類(lèi)，識(shí)別準(zhǔn)確率顯著提高。
除了以上的具身智能引擎外，跨維智能還展出了多達(dá)10款工業(yè)相機(jī)的3D成像設(shè)備矩陣，包括Kingfisher雙目立體智能相機(jī)、Xema北級(jí)鷗系列開(kāi)源相機(jī)、Sparrow系列輕量化DLP單目結(jié)構(gòu)光相機(jī)等。
“高反光件識(shí)別”、“無(wú)序堆放工件標(biāo)注”不再是行業(yè)痛點(diǎn)
在汽車(chē)行業(yè)使用機(jī)器視覺(jué)過(guò)程中，客戶面臨的一個(gè)重大挑戰(zhàn)是如何在強(qiáng)光環(huán)境下識(shí)別高反光件。當(dāng)前工業(yè)廣泛使用結(jié)構(gòu)光相機(jī)，但由于其技術(shù)原理的限制，在強(qiáng)光環(huán)境下，產(chǎn)生的點(diǎn)云質(zhì)量較差，成像時(shí)間較長(zhǎng)，嚴(yán)重影響機(jī)械臂抓取精度和效率。
跨維智能推出的雙目立體智能相機(jī)無(wú)需主動(dòng)投光，僅通過(guò)同時(shí)采集兩組二維圖像，并結(jié)合Sim2Real訓(xùn)練的點(diǎn)云重建模型，即可快速生成工件點(diǎn)云。即使在強(qiáng)烈的環(huán)境光下，該相機(jī)也能在0.5秒內(nèi)重建出場(chǎng)景的三維點(diǎn)云。這從原理上避免了傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)光相機(jī)的成像限制，特別適用于室外強(qiáng)光、高反光件上下料等場(chǎng)景。
另外在汽車(chē)零部件領(lǐng)域，傳統(tǒng)的工件外形復(fù)雜多變，行業(yè)內(nèi)多采用深度學(xué)習(xí)算法，從客戶處借用產(chǎn)品進(jìn)行數(shù)據(jù)采集標(biāo)注，存在著數(shù)據(jù)獲取難、采集標(biāo)注工作繁瑣、人工成本高、周期長(zhǎng)的痛點(diǎn)。
跨維智能的解決方案是直接導(dǎo)入CAD文件，通過(guò)在仿真空間中模擬產(chǎn)品在各種生產(chǎn)環(huán)境、各種產(chǎn)品數(shù)量下的各種姿態(tài)，一鍵實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練，無(wú)需進(jìn)場(chǎng)采集標(biāo)注數(shù)據(jù)，僅提供 CAD 文件即可完成模型訓(xùn)練，大幅提升了訓(xùn)練數(shù)據(jù)的收集效率。仿真環(huán)境下生成的數(shù)據(jù)幾乎涵蓋所有可能的工況，具備極高的多樣性，適用于各種環(huán)境和應(yīng)用場(chǎng)景。
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