交鑰匙型訂單揀貨工業機器人單元，是DHL公司針對物流應用的首個全自動系統。

  在許多傳統的電子商務履行倉庫中，卸垛、揀貨和訂單履行功能都是手動執行的。為了實現該過程的自動化，同時節省時間和金錢，德國DHL公司位于荷蘭Beringe的倉庫獲得了荷蘭機器人機器視覺專家Robomotive公司的幫助。DHL公司負責一家全球化墨水和碳粉盒制造商的訂單履行和運輸。

  為了實現從托盤和流動架到傳送帶的機器人3D拾取和放置包裝箱的目標，Robomotive公司開發了一款專用的物體和特征識別軟件，該軟件與挪威Zivid公司的One 3D機器視覺相機配對使用。

圖1：Robomotive公司的系統使用安裝在機器人上的Zivid 3D相機用于引導機器人的動作，并使用真空夾持器將包裝盒移動到傳送帶上。

  “多年來，我已經測試了很多相機，從游戲相機到工業相機，并且也使用了很久3D激光三角測量傳感器。”Robomotive公司首席執行官Michael Vermeer解釋說，“但是那些傳感器的成本要高出兩到三倍，并且需要大量的校準工作。我們在VISION 2016展會上接觸到了Zivid公司，在對其相機進行測試后，我們立刻就喜歡上了它。因為它需要的校準工作非常少，并且能夠高速拍攝高分辨率的圖像?！?

  在操作過程中，在線墨水訂單觸發DHL倉庫管理系統將訂單存儲架或托盤的位置發送給機器人控制器，機器人控制器啟動命令，將機器人移動到正確的位置。接下來，安裝在機器人手臂末端的3D相機，使用白光LED燈，在場景中投射一系列圖案。通過集成相機觀察光條紋的畸變，該系統以3D形式重建場景并生成點云，并用Robomotive公司的專用軟件對其進行分析，進而識別盒子間的間隙，為機器人提供x、y和z坐標。隨后，機器人使用真空夾持器夾取目標盒子，并將其移到傳送帶上；在傳送帶上，使用意大利Datalogic公司的條形碼掃描器確保合適的庫存單元（SKU）已被放置到傳送帶上。

圖2：該系統用于DHL公司位于荷蘭的倉庫中，實現打印機墨盒箱子的搬運。

  Vermeer表示，該相機能夠承受沖擊和振動，可以集成到機器人手臂的末端，從而為系統提供了極大的靈活性。根據IEC60068-2-27標準，Zivid公司3D相機的等級為IP65。該標準包括隨機沖擊、正弦振動和頻率掃描，以解決機器人安裝和惡劣的工作環境問題。

  “在這項應用中，將工廠校準的相機連接到機器人上非常重要，這避免了使用多個相機的機器人視覺校準和額外成本?！盫ermeer說道。

  Vermeer指出，就整體系統而言，最重要的是Robomotive的系統不需要培訓，這也是像DHL這樣的物流公司對其感興趣的原因。

  Vermeer解釋說，除了軟件和相機，對于該應用中使用的其他組件，系統不依賴于平臺，這意味著它可以使用任何機器人、PLC或PC。在這種情況下，該團隊使用了美國Yaskawa Motoman公司的機器人、一臺基于英特爾i7處理器并帶有GPU的工業PC，以及一個真空夾持器。

圖3：該系統可以實現每小時抓取400次，DHL預期三年能收回系統投資。

  為了使系統工作，Robomotive通過對機器人可到達區域內的空間位置進行編號來定義特定的位置，在本應用中有四個托盤位置和大約五十個流動架位置。機器人從特定位置拾取箱子并將它們放置到傳送帶上。在本例中，機器人系統可以到達的范圍為6米，半徑為3米。

  倉庫管理系統知道哪個SKU在哪個托盤上（每個托盤和流動架的位置包含單個SKU），而機器人不必知道這一點。機器人只需要在倉庫管理系統告訴它去哪個位置時，知道去哪里即可。機器人能夠知道這一點，是因為每個位置都有一個固定的視覺識別起點。機器人移動箱子時，它需要使用相機識別箱子的尺寸，并且箱子需要被機器人手臂末端的真空夾持器抓取。此外，視覺系統能夠識別它之前從未見過的隨機堆疊的托盤。Vermeer認為，這點為該系統提供了靈活性和獨特性。

  “只要尺寸和重量在一定范圍內，DHL就可以根據需要隨意在托盤位置交換產品（SKUs）和/或堆疊圖樣?！彼f。

  為了使相機能夠準確地確定箱子的位置和存在，需要大約1200mm的工作距離，同時機器人需要大約400~500mm的距離才能捕獲視頻以看到托盤，識別獨立的箱子并且移動它。為了完成這兩項獨立任務，需要Zivid的3D相機在兩個距離上采集圖像。

  德國西門子公司的PLC通過Profinet標準和所有系統組件的OPC統一架構（OPC UA）服務器，來實現控制和通信。

圖4：在機器人單元外，操作員可以與Robomotive的系統交互，并提供有關托盤位置的說明。

  為了保持系統運行，操作員必須從托盤上取下塑料包裝材料，重新補充托盤位置，然后重新裝載流動架。機器人單元中的光幕使機器人停止工作，這樣，操作員就可以安全地補充托盤上的箱子以進行拾取。然而，用戶可以在機器人工作時也安全地填充流動架，因此總能準備好物品。

  Vermeer表示，系統集成過程中遇到的挑戰包括與倉庫管理系統進行通信。

  “從我們的位置遠程登錄DHL的ICT（信息和通信技術）系統，需要與整個ICT員工和倉庫管理系統進行協調。大多數工作涉及‘非快樂流程’，例如位置上是空的、無法讀取條形碼、箱子掉了。整個過程花費了數月時間，是我們曾面臨的最大挑戰?！彼榻B說。

  另外，準確地看到箱子以將它們彼此分開的能力也帶來了問題。為了解決這個問題，Vermeer建議他們“在點云質量方面，獲得相機可能得到的所有信息”。

  “這就是3D相機在這里非常重要的原因。分辨率越高（Zivid的相機為高清晰度），我們可以看到的箱子邊緣的細節就越多。我們需要很多細節才能將一個箱子與另一個箱子分開。”Vermeer說。

  DHL預計該系統的投資收回期為三年。展望未來，兩家公司正在合作升級該系統，包括將機器人部署在線性軌道上的可能性，使其能夠通過相同的相機到達更多的流動架和更多的托盤。此外，鑒于該系統的成功，據悉，Robomotive正在與DHL和其他類似的大型物流公司討論將該系統推向全球。