【越疆科技 | 前沿】全新3D视觉工具助力无序分拣自动化
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在2021年新年到来之际，更多的、新的趋势正在带来显著的变化，更多的商业行为正在从线下转向线上，对仓储和物流的需求激增。例如，仅亚马逊一家公司就额外招募了十几万名员工来满足人们对电子商务的需求，这也表明在线订单处理自动化的巨大市场空间。而在这种情况下，物料分选这一全新的技术正在进入大蓝海时代。
挪威ZIVID 全球高级运营副总裁 Mikkel Orheim指出：“理想的物料拣选解决方案将能够比人更快的探测、拣选和放置那些摆放密集、排列复杂、难以分离或表面有光泽和反光的物品。但我们在全球许多的客户希望实现对更多的物料处理自动化，能够拣选更多的产品，完成更多的任务需求，使我们非常清楚的看到他们需要的是由非常少的人就能够完成大量物料智能拣选的自动化系统。ZIVID正在通过提供更加灵活的拣选解决方案来帮忙他们的用户应对这一挑战。”
3D相机通常只被视为一个组件，仅用于检测箱子中的零件或物料。但实质上它在成功的挑选和放置物料方面也起着至关重要的作用。最典型的就是成像的真实度，只有保证成像的真实度，才能对后续的抓取等流程产生正面效果。
Mikkel Orheim 指出：“许多客户表示，尽管使用现有的3D传感器能够清晰地看到箱子里的物品，但他们并不是每次都能准确的分选出来。这是因为点云图像不是真实的，可能存在呈现错误，例如其图象看起来比实际更大或更小，或旋转错误；或平移错误；亦或是方向或位置与实际不同。”
Mikkel Orheim还特别强调了机器视觉的另一个挑战，那就是成像效果不高的情况下，用户无法在他们的自动化系统中有效的处理这些图像数据，“虽然通过算法和AI可以识别一些物体，但这些物体却没有办法被明确的定义和区分开来，尽管这些相机具有价格的吸引力，但从技术应用的角度，我们认为他们并不符合标准。”
而ZIVID通过提供具有高真实度功能的3D结构光相机ZividTwo、Zivid One+，从根本上解决了这些问题。
“ZIVID相机与众不同之处还包括了我们对于颜色的使用” ，Mikkel Orheim指出：“颜色与AI 或深度学习算法的使用，将产生非常重要，而且有趣的高质量点云数据，从而更好的识别有效的物体信息。”
过去两年，ZIVID开发出了一种被称之为“ART”的伪像去除技术，极大的改善了高反光和高亮材质等物料的3D图像数据质量，现在ART技术已经被应用在ZIVID ONE+和最新发布的ZIVID TWO系列产品中。
了解产品详情请点击文末下方“阅读原文”或复制链接https://www.zivid.com/zh/zivid-two到浏览器打开即可。
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