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解决非结构化垃圾箱拣货
整个工作单元利用7个Yaskawa机器人从各自的运输容器中取出执行器和金属丝垫，将零件放入巢中并进行所有*终组装连接。设计此工作单元时面临的主要挑战之一是如何对机器人进行编程，以使其能够以高精度和速度可靠地拾取随机订购的零件，从而满足新的工作单元周期时间（每个组件五秒钟）而不必重新设计运输集装箱的要求，这会增加成本并影响其他生产步骤。
在整个生产设施中使用的现有容器包括波纹状隔板，用于将执行器的一层与另一层分开。尽管这种经济高效的解决方案允许在整个工厂的多个生产线上使用同一容器，但这也意味着致动器未固定在料箱中，这导致它们在运输过程中发生移位。结果，必须放置每个随机定位的零件，然后才能由机器人将其拾取。此外，由于每个垃圾箱都有几层，因此在清空垃圾箱时，必须重新计算从机器人到分层器的垂直距离。
使用3-D传感器的典型设置（例如低分辨率，低速飞行时间传感器，激光扫描三角测量传感器或以立体视觉配置布置的两个摄像头）需要大量时间来捕获图像，将其发送到单独的计算机或设备进行处理，执行高级3-D分析算法，并将结果传达给机器人。通过将问题减少到二维零件位置，并使用光电测距传感器提供第三维（高度）信息，解决方案实现了更快的循环时间，而没有传统的3-D机器视觉解决方案的复杂性和成本。
简化的3D视觉
在设计周期的早期，SYSTEMATIX工程师意识到在多个方面实现5秒的周期时间将是一个挑战。机器视觉系统不仅需要能够以随机方向高速定位零件并在运输集装箱中定位分隔物，而且甚至连仓位更换都需要尽快发生。否定此策略的方法是从典型的垃圾箱后面的垃圾箱中拣选一块。这样就为空箱腾出了更多的时间，新箱可以前进了，同时仍能满足主线每五秒钟为组件装配新零件的需求。
为了降低机器视觉程序的复杂性并进一步缩短周期时间，同时又限制了成本，SYSTEMATIX工程师将IFM Efector 200光电测距传感器和安装在IAI伺服驱动滑轨上的Cognex In-Sight 8000智能相机配对。光电传感器测量到垃圾箱分隔器的垂直距离。一旦计算出该距离，滑片就会向上或向下移动，以在相机和分隔表面之间保持固定的距离。此操作无需计算2D摄像机在箱层空了并且零件离得更远时看到的图像比例。
“康耐视In-Sight 8000摄像机之所以被选作零件定位和机器人指导，是因为它的智能摄像机解决方案以紧凑的形式提供了高速图像采集，图像处理软件和网络通信功能，”公司发言人。此外，超紧凑型机器视觉系统标配了康耐视的PatMax RedLine模式搜索算法-可以将零件定位速度提高多达10倍。
任何机器视觉应用程序的，通常是确定该应用程序是成功还是失败的，都涉及将对象定位在视觉相机的视野内。此过程称为模式匹配。模式匹配可能极具挑战性，因为许多变量会改变对象在视觉系统中的外观。为了克服这些限制，康耐视开发了称为PatMax的几何图案匹配技术。该技术使用一组绑定到像素网格的边界曲线来学习对象的几何形状，然后在图像中寻找相似的形状而无需依赖特定的灰度级。“结果是在角度，大小和阴影发生变化的情况下，查找对象的能力有了革命性的改进。新的PatMax迭代RedLine，
使用PatMax，垃圾箱拣选应用程序中的In-Sight 8000摄像机可以快速处理零件图像并将其与参考图像进行比较，从而确定机器人每个零件的方向。以像素为单位测量的相机图像将转换为毫米级的机器人拾取坐标，而Cognex Connect软件使相机可以将坐标直接从一种工业设备传递到另一种工业设备，而无需中间处理。
SYTEMATIX视觉与控制工程师Steve Regier表示：“使用康耐视InSight使我们能够快速部署客户可以理解和维护的系统。“作为自动化设备的提供商，康耐视In-Sight为我们提供了强大的能力和灵活性，以应对开发定制机器时可能发生的范围和功能需求变化的变化。”
通过智能集成和使用的智能相机解决方案（例如运行强大的图像处理算法（例如PatMax）的In-Sight 8000），SYSTEMATIX能够为其大的汽车客户之一实现更高水平的自动化和速度。
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