#智慧工廠 #機器視覺 #結構光 #數位微鏡器件DMD
【下手精準，進場俐落】
在工業環境中，每天需要處理不同形狀、尺寸、材料和光學特性 (如：反射比、吸收等) 的零件。這些零件必須以特定的方向挑選和放置，然後進行加工——將這些零件隨機從存放的環境 (容器或其他) 中自動挑選並放置的活動通常被稱為「箱揀」，這對機器人末端執行器 (一種連接到機械臂末端的設備) 構成挑戰。它需要準確地知道要抓取物體的 3D 位置、尺寸及其方向。
為了做到在箱子外壁和箱內其他物體周圍準確導航，機器人的機器視覺系統除了需要獲取 2D 相機資訊外，還需要獲取深度資訊。對於箱揀來說，捕獲物體 3D 影像的難題可以由結構光技術解決。基於結構光技術的 3D 掃描器／相機透過將一系列圖案投射到被掃描的物體上，並用相機或感測器來捕獲圖案失真。然後以三角剖分演算法計算資料並輸出 3D 點雲，再由影像處理軟體計算物體位置和機械臂的最佳進場路線。
DLP 技術透過安裝在半導體晶片頂部的微鏡矩陣 (也稱為數位微鏡器件，DMD) 提供高速圖案投射能力。DMD 上的每個圖元表示投影圖像中的一個圖元，並允許圖元精確圖像投影。將由 DLP 驅動的結構光技術用於箱揀之優勢包括：抗環境光照能力強、無活動部件、即時 3D 圖像採集、投影圖案的高對比和高解析度、適用於物體參數以及加快開發時間等。儘管機器人提供較高的重複性，但在非結構化環境中，箱揀需要精確性。
因為在這種環境下，每次從儲存箱中取出一個物體時，所揀選的物體的位置和方向都會發生變化。成功應對這一挑戰需要可靠的製程——從機器視覺到計算軟體，再到機器人的靈巧性和抓取器。使所有東西協同工作可能耗時甚久，而 DLP 技術評估模組能將結構光快速植入機器視覺工作流程。如此一來，機械臂可「看到」物體並計算出最佳進場路線，使其避開非結構化和不斷變化的環境障礙物，進而從箱中挑選出物體。
延伸閱讀：
《利用 TI DLP 技術驅動結構光系統實現箱揀精度》
http://compotechasia.com/a/tech_application/2019/1209/43535.html
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