Pourquoi mettre en œuvre la vision 3D dans vos projets d'automatisation ?

Les projets d'automatisation d'aujourd'hui sont de plus en plus avancés. La vision 3D est un bon exemple d'amélioration pertinente. Voici pourquoi il est si important d'aider les projets à atteindre de nouveaux sommets et un aperçu de la façon dont la technologie a évolué au fil des ans pour combler les lacunes précédentes et améliorer la polyvalence des applications actuelles et futures.

Comment la vision 3D améliore l'automatisation

Cette technologie permet aux applications de détecter des objets quel que soit leur positionnement. Que les articles soient empilés, dans des bacs ou dans un autre arrangement, ces solutions font progresser l'automatisation industrielle en la rendant de plus en plus applicable à un large éventail de scénarios. Beaucoup de ces systèmes sont configurés pour les faire se comporter de la même manière que les yeux humains, par exemple en contenant deux lentilles pour traiter les informations entrantes.

Un environnement réel ne correspond généralement pas à des paramètres précis. Il peut avoir des textures variables, des hauteurs d'objet non uniformes et d'autres éléments qui pourraient rarement ou jamais rester statiques à des moments précis. Heureusement, la détection 3D s'adapte à ces différences. Il permet aux robots de s'adapter à des environnements non structurés et de devenir plus aptes à de nouvelles tâches.

La capacité d'un système de vision par ordinateur à faire la distinction entre les robots, les personnes et les autres objets est également essentielle, car les employés travaillent généralement avec divers types de technologies robotiques pour effectuer le travail plus rapidement et avec moins d'erreurs. Lorsqu'une machine automatisée peut percevoir correctement les spécificités d'un environnement encombré, cette capacité la rend globalement plus sûre.

À mesure que les applications automatisées deviennent de plus en plus diversifiées et avancées, les gens continueront à comprendre pourquoi la vision par ordinateur en trois dimensions est essentielle pour les faire fonctionner comme prévu. Les chefs d'entreprise déploient généralement des équipements intelligents pour réduire les taux d'erreur et améliorer la productivité. La vision artificielle qui détecte des objets en 3D peut offrir ces avantages et bien plus encore.

Applications robotiques courantes déployant la vision 3D industrielle

Bon nombre des robots les plus avancés ont des fonctions de vision tridimensionnelle qui augmentent leur perception lors de certaines tâches. Voici quelques exemples d'applications potentielles.

Fabrication

De nombreuses usines utilisent des robots mobiles automatisés (AMR) pour faire face aux défis de la pénurie de main-d'œuvre et réduire la nécessité pour les membres de l'équipe d'effectuer un travail répétitif ardu. Les AMR ont souvent des capacités de vision embarquées qui permettent aux machines de trouver des chemins dégagés en reconnaissant et en contournant les obstacles.

Soins de santé

L'amélioration de la perception de la machine est également essentielle dans les applications nécessitant une précision extraordinaire, telles que la chirurgie robotique. Une entreprise a appliqué la technologie aux procédures du cerveau et de la colonne vertébrale, permettant aux chirurgiens de voir les zones nécessaires sans exposer les patients aux radiations.

Le système peut également améliorer la planification chirurgicale en créant un canevas tridimensionnel et basé sur des images de la partie du corps pertinente pour la procédure.

Agriculture

Les avantages de cette technologie pour l'automatisation industrielle deviennent également apparents si elle est appliquée à l'agriculture à grande échelle. Certains robots peuvent se concentrer uniquement sur les produits mûrs, ce qui rend le processus de récolte global plus efficace.

Les chercheurs suggèrent également que les solutions de vision artificielle 3D pourraient aider les éleveurs laitiers à évaluer la composition corporelle des bovins. Faire de telles évaluations est essentiel pour maintenir les vaches en lactation, les aider à devenir gestantes et réduire les maladies métaboliques.

Nourriture et boissons

Les entreprises agroalimentaires utilisent des systèmes d'inspection par vision par ordinateur pour tout vérifier, du yaourt à la pâte à pizza. De telles applications peuvent considérablement accélérer le contrôle qualité.

Cependant, les personnes qui envisagent de l'utiliser doivent être conscientes que la lumière ambiante du soleil ou de sources artificielles aériennes peut avoir un impact sur la qualité et la cohérence de ces contrôles. Ainsi, comprendre comment entretenir l'environnement pour obtenir les meilleurs résultats est essentiel.

Logistics

When considering the varied shapes and sizes of parcels, it’s no surprise that logistics companies have started harnessing the power of 3D machine vision to increase productivity. DHL is one such brand.

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.