Por que você deve implementar a visão 3D em seus projetos de automação?

Os projetos de automação de hoje estão ficando cada vez mais avançados. A visão 3D é um forte exemplo de melhoria relevante. É por isso que é tão importante ajudar os projetos a alcançar novos patamares e uma visão de como a tecnologia avançou ao longo dos anos para solucionar deficiências anteriores e aumentar a versatilidade de aplicações atuais e futuras.

Como a visão 3D melhora a automação

Essa tecnologia permite que os aplicativos detectem objetos independentemente de seu posicionamento. Quer os itens estejam empilhados, em caixas ou em outro arranjo, essas soluções impulsionam a automação industrial, tornando-a cada vez mais aplicável a uma ampla gama de cenários. Muitos desses sistemas são configurados para fazer com que se comportem de maneira semelhante aos olhos humanos, por exemplo, contendo duas lentes para processar as informações recebidas.

Um ambiente do mundo real normalmente não se encaixa em parâmetros puros. Pode ter texturas variadas, alturas de objetos não uniformes e outros elementos que raramente ou nunca podem permanecer estáticos em momentos no tempo. Felizmente, a detecção 3D acomoda essas diferenças. Ele permite que os robôs se adaptem a ambientes não estruturados e se tornem mais hábeis em novas tarefas.

A capacidade de um sistema de visão computacional de distinguir entre robôs, pessoas e outros objetos também é crítica, pois os funcionários geralmente trabalham com vários tipos de tecnologias robóticas para realizar o trabalho com mais rapidez e menos erros. Quando uma máquina automatizada pode perceber corretamente as especificidades de um ambiente lotado, essa capacidade a torna mais segura em geral.

À medida que os aplicativos automatizados se tornam cada vez mais diversificados e avançados, as pessoas continuarão vendo por que a visão computacional tridimensional é essencial para fazê-los funcionar conforme o esperado. Os líderes da empresa geralmente implantam equipamentos inteligentes para reduzir as taxas de erro e melhorar a produtividade. A visão de máquina que detecta objetos em 3D pode oferecer essas vantagens e muito mais.

Aplicativos de robôs comuns que implementam visão 3D industrial

Muitos dos robôs mais avançados possuem recursos de visão tridimensional que aumentam sua percepção durante determinadas tarefas. Aqui estão alguns exemplos de aplicações potenciais.

Fabricação

Muitas fábricas usam robôs móveis automatizados (AMR) para lidar com os desafios da escassez de mão de obra e reduzir a necessidade de os membros da equipe realizarem trabalho repetitivo extenuante. Os AMRs geralmente têm recursos de visão a bordo que permitem que as máquinas encontrem caminhos claros ao reconhecer e desviar de obstáculos.

Cuidados de saúde

A percepção aprimorada da máquina também é vital em aplicações que exigem precisão extraordinária, como a cirurgia robótica. Uma empresa aplicou a tecnologia a procedimentos cerebrais e espinhais, permitindo que os cirurgiões vejam as áreas necessárias sem expor os pacientes à radiação.

O sistema também pode melhorar o planejamento cirúrgico criando uma tela tridimensional e baseada em imagem da parte do corpo relevante para o procedimento.

Agricultura

Os benefícios dessa tecnologia para a automação industrial também ficam evidentes se aplicada à agricultura de grande porte. Alguns robôs podem se concentrar apenas em produtos maduros, tornando o processo geral de colheita mais eficaz.

Os pesquisadores também sugerem que as soluções de visão de máquina 3D podem ajudar os produtores de leite a avaliar a composição corporal do gado. Fazer essas avaliações é essencial para manter as vacas em lactação, ajudando-as a engravidar e reduzindo doenças metabólicas.

Alimentos e bebidas

As empresas de alimentos e bebidas usam sistemas de inspeção de visão computacional para verificar tudo, desde iogurte até massa de pizza. Tais aplicações podem acelerar substancialmente o controle de qualidade.

No entanto, as pessoas que planejam usá-lo devem estar cientes de que a luz ambiente do sol ou fontes artificiais suspensas podem afetar a qualidade e a consistência dessas verificações. Assim, entender como manter o ambiente para obter os melhores resultados é essencial.

Logística

Ao considerar as diversas formas e tamanhos de encomendas, não é surpresa que as empresas de logística tenham começado a aproveitar o poder da visão de máquina 3D para aumentar a produtividade. A DHL é uma dessas marcas.

It recently invested in robots for depalletizing. Besides improving workflow output, decision-makers believe robotic applications will result in better worker safety.

Retail

Not so long ago, retail workers performed manual stock checks to gauge how fast certain products were selling and when to replenish the shelves. That still happens to some extent, but many retail brands now let robots equipped with 3D machine vision do that task. At some grocery retailers, including ShopRite, a bot roams the aisles up to three times per day to check product statuses. The high-tech machines can also detect when items are in the wrong places.

Advancements in 3D vision that tackle automation challenges

The above examples show how 3D sensing can help various industries get impressive results and target pain points. Improvements in the technology have also made it easier to deploy a robot for diverse tasks that were too complicated for 2D systems to do well. Examples include picking up parts from piles.

Three-dimensional vision systems are often the more appropriate choice because 2D vision systems do not provide depth information and as such, they are only suitable for simple applications that require the capture of objects in the X and Y-axis. Examples of such applications include barcode reading, character recognition, dimension checking, or label verification. 3D machine vision systems enable much more complex robotic tasks because they provide 3D point clouds with precise X, Y, and Z coordinates.

Challenges can also arise when using robots for bin-picking tasks due to the potential variations in product placement within those containers. Sometimes, the item positions are structured, such as if they’re stacked or lined up in rows. However, there are other cases where products overlap inside bins or are even entangled. Luckily, the most advanced machine vision systems can handle such scenarios without issues.

Better industrial automation made possible with Parallel Structured Light technology

Photoneo also has a novel Parallel Structured Light technology that powers its 3D camera, known as MotionCam-3D. Traditional area-sensing technologies could not handle the capture and scanning of moving 3D scenes without unwanted blur and artifacts.

It relies on a snapshot system that constructs multiple virtual images within a single exposure window. This approach gives high-resolution, accurate results. MotionCam-3D can scan dynamic scenes moving up to 144 km/hour. Alternatively, companies can use it for static scenes. Now, the capabilities of the camera have been extended to provide also color information.

Three-dimensional computer vision supports automation

These examples show why decision-makers in a wide range of industries should strongly consider exploring how 3D vision could support their intentions to automate particular processes. Implementing this technology takes time and effort, but it’s usually worthwhile.