DHL的3D机器视觉引导机器人系统可助力物流实现自动化

交钥匙拣货工业机器人单元是DHL第一个完全自动化的系统

在许多传统的电子商务履行仓库中，卸载、拣货和订单履行功能都是手工执行的。为了实现这一过程的自动化，同时节省时间和金钱，DHL在荷兰白令海峡的仓库位置上寻求了机器人机器视觉专家Robomotive的帮助实现这一目标。

为了实现机器人从托盘和流架到输送机的三维拾取和放置箱子的目标，RoboMotive开发了专有的对象和特征识别软件，并与Zivid的Zivid One 3D机器视觉摄像头配套使用。

图1:robom公司的系统使用一个机器人安装的Zivid 3D摄像机进行导航，并使用一个真空夹持器将盒子移动到传送带上。

robom公司首席执行官迈克尔•弗米尔解释说：“这些年来，我测试了很多相机，从游戏相机到工业相机，我还长期使用3D激光三角测量传感器。”“但这些传感器的成本要高出两到三倍，需要大量的校准工作。通过Zivid，我们在VISION 2016上看到了它们，并在测试时立刻爱上了这款相机，因为它需要更少的校准，速度更快，拍摄的图像分辨率更高。”

在操作过程中，在线油墨订单导致DHL仓库管理系统将订单存储架或托盘位置发送给机器人控制器，机器人控制器发出命令将机器人移动到正确的位置。接下来，安装在机器人手臂末端工具上的3D摄像机使用白色LED灯在场景上投射出一系列图案。该系统通过集成摄像头观察光带的变形，以3D方式重建场景并生成点云，robom公司的专有软件通过分析点云来识别盒子之间的间隙，并向机器人提供x、y和z坐标。然后，机器人用真空夹取装有订单的盒子，将其移动到传送带上，传送带上有来自意大利博洛尼亚的条形码扫描仪;确保放置了适当的库存管理单元（SKU）。

图2:DHL在荷兰的仓库使用该系统移动打印机墨盒盒

该系统具有灵活性，因为它能够承受冲击和振动，因此可以将摄像头集成到机器人手臂的末端。 Zivid的3D摄像机的防护等级为IP65，并根据IEC60068-2-27标准进行测试，该标准包括随机冲击，正弦振动和频率扫描，以解决机器人安装和恶劣的工作环境问题。

“在这个应用中，将［工厂校准］相机连接到机器人上非常重要，而不必使用多个相机，这需要机器人视觉校准和额外成本，”Vermeer说。

Vermeer说，就整个系统而言，最重要的是它 – 以及DHL等物流公司为何感兴趣 – 是因为Robomotive系统不需要培训。

对于本应用中使用的其他组件，Vermeer解释说 – 除了软件和摄像头 – 系统不依赖于平台，这意味着它可以使用任何机器人，PLC或PC。在这种情况下，该团队使用了Yaskawa Motoman机器人，一种基于英特尔的工业PC，带有GPU的i7处理器和一个真空抓手。

图3：据报道DHL预计该系统的投资回报率为三年左右，达到了每小时400次拣选的速度。

为了使系统正常工作，Robomotive根据机器人能够到达的空间位置（在这种情况下，是四个托盘位置和大约50个流架位置）对某些位置进行编号，从而确定了它们的位置。机器人将从这些位置上取下盒子，并将它们放在传送带上。在这种情况下，机器人系统有6米的距离和3米的半径。

虽然仓库管理系统知道哪个SKU在哪个托盘上（每个托盘和流架位置都包含一个SKU），但机器人不必知道这一点。当仓库管理系统告诉它要去哪个位置时，它只需要知道去哪里，而机器人知道这一点，因为每个位置都有一个固定的视觉识别起点。机器人要移动一个盒子，需要用相机识别盒子的尺寸，盒子需要用机器人手臂末端的真空夹持器抓取。此外，视觉系统识别托盘随机堆叠的盒子，它从来没有见过。根据Vermeer的说法，这使得它灵活而独特。

他说：“只要货物的尺寸和重量在一定范围内，DHL就可以在货盘上交换货物（sku）和/或堆垛模式。”

相机要准确确定盒子的位置和存在，需要1200毫米左右的工作距离，而机器人需要400-500毫米左右的工作距离才能拍摄视频、查看托盘、识别一个单独的盒子并移动它。完成这两项独立的任务需要Zivid的3D摄像机在两个距离上都能获取图像。

西门子PLC通过Profinet和所有系统组件的OPC统一架构（OPC UA）服务器处理控制和通信。

图4：在机器人单元外部，操作员可以与Robomotive的系统连接并提供有关托盘位置的说明。

为了保持系统运行，操作员必须从托盘上取下塑料包装，重新填充托盘位置，然后重新装载流动架。机器人单元中的光幕使机器人失效，因此操作员可以安全地补充托盘上的盒子以进行拾取。但是，用户可以在机器人工作时安全地填充流动架，因此总是可以准备好物品。

Vermeer表示，系统集成过程中遇到的挑战涉及与仓库管理系统进行通信。

“从我们的位置远程登录DHL的ICT（信息和通信技术）系统，需要与整个ICT员工和仓库管理系统协调。大多数工作涉及到“不愉快的流程”，比如当一个位置是空的，条形码无法读取，一个框被丢弃。需要花费数月时间，也是我们面临的最大挑战。

此外，能够准确地看到这些框并将它们彼此分开也是一个问题。为了解决这个问题，Vermeer建议他们“从点云质量的角度，尽可能地把所有东西都从相机里拿出来。”

“这就是为什么3D相机在这里非常重要。分辨率越高（zivid的相机是hd），我们能看到盒子边缘的细节就越多，我们需要更多的细节来区分盒子和盒子，”Vermeer说。

据报道，DHL可以预计该系统的投资回报期为三年。展望未来，两家公司正在合作升级该系统，包括将机器人部署在线性轨道上的可能性，使其能够通过相同的摄像头到达更多的流动架和更多的托盘。此外，鉴于该系统的成功，据报道，Robomotive正在与DHL和其他类似的大型物流公司讨论将该系统推向全球的问题。