„Aufgrund der rasanten Entwicklung der Industrieautomation sehen wir, dass immer mehr Kunden Bildverarbeitungssysteme für Roboterführung, Objekterkennung und -inspektion und sogar für Sicherheitsanwendungen einsetzen“, so Chia-Wei Yang, General Manager of Smart Sensor & Meter LOB, Industrial Automation Business Group, Delta Electronics.
Bei der Umstellung auf 3D wurde festgestellt, dass für die meisten Anwendungen ein zusätzlicher Industrie-PC zur Verarbeitung erforderlich war. „Um die Investitionen zu minimieren, aber die Flexibilität der Anwendung zu maximieren, integriert die DMV-T einen dedizierten Prozessor und führt die DIAVision-Plattform ein, um die Hardware als softwaredefinierte 3D-ToF-Smart-Kamera auf eine andere intelligente Ebene zu bringen und die Integration in eine Vielzahl von Prozessen zu erleichtern.“
Hardware-Software-Integration für Smart-Anwendungen
Die DMV-T verfügt über eine ARM Dual Cortex-A53 CPU sowie FPGA, die es der Kamera ermöglichen, den 3D-Vision-Prozess von der Bilderfassung bis zur Ausgabe zu bewältigen. Sie prüft große Objekte mit ihrem integrierten image-stitching-Algorithmus, ohne dass ein Industrie-PC erforderlich ist.
Ein weiteres Highlight der DMV-T ist die Kombination aus der Bildverarbeitungsplattform DIAVision und der darin enthaltenen Intelligenz. Sie bietet eine intuitive und bequeme Benutzeroberfläche und ist eine einfach zu bedienende anwendungsspezifische Lösung mit einem Bildverarbeitungsanwendungs-Repository, das auch für Drittanbieter offen ist. Darüber hinaus können Integratoren und Betreiber Anwendungen erstellen, die auf der Kamera selbst laufen, wodurch die Anzahl der Komponenten, die in anderen Geräten installiert werden müssen, reduziert und Platz gespart wird. Darüber hinaus kann die DMV-T mit DIAVision mit der Delta Service DIACloud verbunden werden und unterstützt Webbrowser für einen orts- und zeitunabhängigen Datenzugriff.
Erkennung und Bereitstellung
Die Delta DMV-T ToF-Kamera ist mit einem Sony IMX-Bildsensor ausgestattet, der in Verbindung mit einem leistungsstarken integrierten Prozessor eine Auflösung von 640x480 Pixeln und eine Aufnahmegeschwindigkeit von 60 Bildern pro Sekunde mit eigener ISP-Kompensation bietet, was eine hohe Genauigkeit ermöglicht. Die Kamera wird in fortschrittlichen Robotikanwendungen eingesetzt, die eine Rückmeldung über die Position und den Status von Objekten erfordern, wie zum Beispiel Pick-and-Place, die Kalibrierung von Regalpositionen und die Messung von Objektabmessungen.
Die Erkennungszeit ist unter gleichen Bedingungen kürzer als bei den führenden Produkten. Die Kamera misst die Tiefe schnell, indem sie Phasendifferenzen zwischen der Trägerfrequenz des von ihr ausgesendeten aktiven Lichts und dem vom Objekt zurückgeworfenen Licht berechnet. Dies ermöglicht die Interoperabilität zwischen mehreren mobilen Robotern im Feld. Darüber hinaus hilft die APP auf DIAVision und DIACloud dem Benutzer, die APP auf mehreren DMV-T gleichzeitig einzusetzen.
Schutz für Sicherheit in rauen Umgebungen
Die DMV-T verfügt über die Schutzart IP67, die die Funktionsfähigkeit in rauen Umgebungen gewährleistet, sowie über spezielle Industriezertifikate, die Umwelt- und Strahlungseffekte zwischen mehreren mobilen Robotern (zum Beispiel AMR/AGV) vermeiden.
Lösung für die Lager- und Logistikbranche
Durch die hohe Spezifikation von Sensor, Prozessor und Verarbeitungsleistung können sowohl Maschinenbauer als auch Systemintegratoren für Logistik und Lagerverwaltung auf den DMV-T für eine Vielzahl von Anwendungen zurückgreifen. So kann der DMV-T beispielsweise auch Teil des Li-Ionen-Batterielagersystems sein.
Durch die Montage an der Vorderseite des Gabelstaplers kann der DMV-T dabei helfen, Regalpositionen zu erkennen und den Winkel der Gabel anzupassen, wenn die Regale aufgrund des Batteriegewichts schief sind. Es erhöht die Betriebseffizienz und die Hardware-Verfügbarkeit der Geräte für reibungslose Pick-and-Place-Bewegungen. Darüber hinaus erfasst das DMV-T im Vergleich zu LiDAR einen größeren Bildbereich, was die Fähigkeit des FTS verbessert, Hindernisse in den Logistikbereichen zu erkennen und zu vermeiden.
