用于自动化现代仓库环境的新型机器视觉技术

随着公司寻求提高效率、增加吞吐量和增加收入以保持竞争力的方法，仓储和物流领域的自动化采用持续增长。在中国这个全球最大的工业机器人市场——例如，仓库自动化将呈高速增长 复合年增长率 13.5% 根据市场情报公司 Interact Analysis 的数据，未来五年。

仓库中的自动化系统有多种形状和尺寸，利用机器视觉、自主移动机器人、自动导引车、传统工业机器人、协作机器人、运动控制等技术。即使在机器视觉领域，也会部署不同类型的技术来帮助企业优化各种流程。以下介绍了机器视觉技术（包括高分辨率和高速相机、条形码扫描仪和软件）在当今物流和仓储环境中增加价值的各种方式。

现代仓库和物流环境部署了广泛的自动化技术，包括工业机器人、自主移动机器人、 机器视觉相机、条形码阅读器、智能相机、3D 相机和不同类型的软件。从货物进入物流设施到装入卡车进行运输，机器视觉发挥着重要作用。 

存在多种应用类型，从码垛、卸垛和尺寸测量到高速分拣和扫描隧道。当然，每个应用的需求差异很大，并不是每个仓库应用都适合 Emergent Vision Technologies 提供的高速、高分辨率相机。尽管如此，随着应用程序的发展和加速，仓库车间的某些任务将受益于此类相机。这些包括：

物流设施内存在多种类型的自动化检查任务，从检查货物到达时是否有损坏到确保运输前包装完整和优化。区域扫描相机与机器视觉软件配合使用，可以帮助可靠地实现这些流程以及其他流程的自动化，包括文档记录。这可能包括捕获托盘、箱子、拖车和其他设备的图像以评估整体质量和状况。 

机器视觉技术还有助于仓库存储、执行库存验证、损坏检测等任务以及自动存储和检索系统等机器人引导。同时，在履行过程中，机器视觉可帮助完成多项任务，包括验证包裹的状况和尺寸、验证拣货和分发以及记录出境货运。

物流和仓储是一个低利润行业，因此在选择机器视觉相机时速度和准确性非常重要。全局快门区域扫描相机通常部署在物流应用中，因为产品高速运动，因此停止此过程意味着生​​产力损失。高速相机使仓库环境中的机器视觉系统能够适应这些需求并保持流程的运转。    

对于需要可靠图像传输且不丢包或丢帧的仓库自动化应用，Emergent Vision Technologies 相机支持优化的 GigE视觉 流协议（GVSP）方法。这意味着所有 Emergent 相机都提供零复制图像传输和零数据丢失成像功能，从而确保以最小的 CPU 开销实现高效图像传输，这对于多相机系统和实时处理至关重要。

Emergent 的 5GigE、10GigE、25GigE 相机和 100GigE 相机采用最新的 Sony Pregius S 和 Gpixel CMOS 传感器，为质量控制和许多其他仓库自动化应用提供全方位的选项。我们的 5GigE Eros 和 10GigE HR 系列相机采用以下 Sony Pregius S CMOS 图像传感器： 

• 5.1MP IMX547： HE-5000-SBL 5GigE 相机 (45.5fps), HR-5000-SBL 10GigE 相机 （99fps）
• 8.1MP IMX546： HE-8000-SBL 5GigE 相机 (36.5fps), HR-8000-SBL 10GigE 相机 （73fps）
• 12.4MP IMX545： HE-12000-SBL 5GigE 相机 (34fps), HR-12000-SBL 10GigE 相机 （68fps）
• 16.13MP IMX542： HE-16000-SBL 5GigE 相机 (26fps), HR-16000-SBL 10GigE 相机 （52fps）
• 20.28MP IMX541： HE-20000-SBL 5GigE 相机 (21.5fps), HR-20000-SBL 10GigE 相机 （43fps）
• 24.47MP IMX540： HE-25000-SBL 5GigE 相机 (17.5fps), HR-25000-SBL 10GigE 相机 （35fps）

25GigE Bolt 系列还利用了 5.1MP IMX537 HB-5000-SB (269fps)，8.1MP IMX536 HB-8000-SB (201fps)，12.3MP IMX535 HB-12000-SB (192fps)，20.28MP IMX531 HB-20000-SB，以及其 24.47MP IMX530 HB-25000-SB （98 帧/秒）。

图1： 视觉引导机器人可以利用真空夹具从输送线上拾取和放置箱子。

当单独部署时，机器人可以可靠地自动执行许多不同行业的可重复的预编程任务。然而，当机器人与机器视觉配合使用时，系统将变得更加强大和灵活，从而使一系列新的应用成为可能。在仓库和物流环境中，这通常意味着引导机器人定位、识别、拾取和放置物体，以执行库存管理、订单拣选和包装、分类、码垛和卸垛以及质量检查等任务。

虽然许多条形码读取应用是通过智能相机和条形码阅读器完成的，但在某些情况下，将机器视觉相机与可解码一维和/或二维条形码的软件配对是有意义的。例如，假设视觉引导机器人已部署用于码垛/卸垛应用，现在需要读取代码和验证包装标签。使用从现有相机获取的图像提供了解决这两个问题的简化方法。 

机器视觉相机通常还提供比专用条形码读取设备更高的速度和分辨率，这有助于在托盘移动或从远处成像时采集图像。此外，某些应用可能需要高分辨率相机，包括必须从远处读取较小条形码的场景，或者如果设施想要捕获图像以进行照片记录或在托盘到达码头门时获取整个托盘的视图。 

对于这种情况，Emergent 在其不同的相机系列中提供了各种高分辨率型号，范围高达 真力时 HZ-100-G 100GigE 相机 （103.7MP Gpixel GMAX32103）和 Bolt HB-127-S 25GigE 相机 （127.7MP 索尼 IMX661）相机。

图2： 扫描隧道利用机器视觉技术进行高速条形码读取和质量检查。

线扫描相机也长期服务于物流行业。 维创力例如，1990世纪100年代，UPS在全球最大的包裹配送中心安装了其包裹识别技术。在此设置中，工作人员手动对 Vitronic 固定线扫描相机系统未读取的包裹进行编码，该系统读取传送带上移动的包裹上的条形码和标签。如今，该公司在其 Vipac 识别系统中仍然使用线扫描相机，并利用机器视觉软件代替人类对难以读取的条形码实现接近 XNUMX% 的识别率。 

为了满足当今仓储环境的高速要求，可以可靠地部署 Emergent 的 10GigE、25GigE 和 100GigE 线扫描相机系列，以提供零复制、零数据丢失的成像功能。型号范围从 4K LR-4KG35 10GigE 线扫描相机 能够172KHz到 LZ-16KG5 100GigE 线扫描相机，可以达到400KHz。

某些应用可能需要专门的成像技术，例如检测标签上的防伪水印或安全代码。短波红外相机可用于透过这些瓶子进行成像，以确保准确的填充水平。相机如 HE-300-SI, HE-1300-SI, HE-3200-SI及 HE-5300-SI – 这是 Eros 5GigE 相机系列的一部分 - 利用先进的索尼 SenSWIR 传感器， 能够捕获 400 至 1700 nm 范围内的图像。这些相机基于索尼的 0.33MP IMX991、1.31MP IMX990、3.14MP IMX993 和 5.24MP IMX992 传感器。 

在仓库的其他地方，涉及检查产生眩光的闪亮或反光材料的应用给传统成像技术带来了问题。例如，由于反射，读取闪亮罐子上的条形码几乎是不可能的。偏光相机如 HR-12000-SP 和 HR-5000-SP 提供改进的亮度和颜色，还可以捕获塑料包装检测等应用中普通图像传感器无法检测到的细节。这些相机分别基于索尼的 5MP 索尼 IMX250MZR（黑白）和 IMX250MYR（彩色）以及 12MP 索尼 IMX253MZR（黑白）和 IMX253MYR（彩色）。这些传感器的每个镜头上都配有微型线栅偏振器，四像素组具有 0°、45°、90° 和 135° 偏振角；这些组被插值，将传感器的整体功能分辨率降低了 4 倍。换句话说，每个四像素块相当于一个输出像素。

Emergent 利用优化的 GigE Vision 方法和无处不在的以太网基础设施来实现可靠、稳健的数据采集和传输，具有一流的性能，而不是依赖专有或点对点接口和图像采集板。 Emergent 支持直接传输技术，例如 NVIDIA 的 GPU直连, 它可以将图像直接传输到 GPU 内存。该技术减轻了大数据传输对系统CPU和内存的影响，而是利用更强大的GPU能力进行数据处理，同时保持与GigE Vision标准的兼容性以及与兼容软件和外设的互操作性。

在 GigE Vision 领域，导致使用传输控制协议 (TCP) 或远程直接内存访问 (RDMA) 和融合以太网 RDMA (RoCE) 的问题之一是需要在接收器处解析以太网数据包以连续形式向应用程序提供图像数据，这需要拆分以太网数据包标头。使用软件可以做到这一点，但会带来性能成本，内存带宽增加三倍，CPU 利用率更高，这是 RDMA 用户在讨论传统 GigE Vision 和 RDMA 的优缺点时大肆宣扬。 

Emergent Vision Technologies 采用零拷贝图像传输方法，这已成为高速成像顶级性能的必备要求。这种方法通过使用当前网络接口卡中可用的内置拆分功能来最大限度地减少 CPU 和内存带宽。该动画显示了使用优化的 GigE 视觉流协议 (GVSP) 进行零拷贝图像传输的系统的零拷贝内存带宽使用情况。动画第一部分显示系统未优化，网卡缓冲区溢出，第二部分通过零拷贝和系统优化，显示数据自由可靠地流动。

如需其他相机选项，请查看我们的 交互式系统设计工具。