關(guān)于虹科智能感知虹科智能感知事業(yè)部專注于智能感知與機器視覺領(lǐng)域，已經(jīng)和IDS，Blickfeld和Gidel等有著重要地位的國際公司展開深度的技術(shù)合作。我們的解決方案包括3D激光雷達，工業(yè)相機，視覺處理平臺，圖像采集卡及視覺系統(tǒng)集成等。虹科的工程師積極參與國內(nèi)外專業(yè)協(xié)會和聯(lián)盟的活動，我們非常重視技術(shù)培訓(xùn)和積累，公司定期與國內(nèi)外專家團隊進行交流和培訓(xùn)。

紡織和服裝產(chǎn)業(yè)目前正面臨的主要挑戰(zhàn)是供應(yīng)鏈和能源問題。勞動力和設(shè)備數(shù)量不足等妨礙生產(chǎn)的因素同時也對產(chǎn)能造成巨大的影響，而這進一步加劇了紡織和服裝業(yè)面臨的壓力。在全球化背景下，該行業(yè)的競爭力取決于受影響的公司如何應(yīng)對這些挑戰(zhàn)。另一方面，紡織業(yè)必須設(shè)法解決高人工成本和勞動力不足的問題，需要紡織業(yè)加工進一步實現(xiàn)自動化。
來自慕尼黑的德國科技初創(chuàng)公司 sewts GmbH 關(guān)注到這一目標背后巨大的需求潛力。這家公司開發(fā)的解決方案使機器人可以像真人一樣預(yù)判紡織品生產(chǎn)工序，從而相應(yīng)地調(diào)整其動作。首先，sewts將目標鎖定在工業(yè)洗衣應(yīng)用。憑借一套使用虹科2D和3D相機的系統(tǒng)，對大規(guī)模工業(yè)洗衣房實現(xiàn)自動化。盡管90%的工業(yè)洗衣工序已經(jīng)實現(xiàn)自動化，但剩余的人工操作仍占30%的人工成本。從這一點來看，實現(xiàn)自動化可以節(jié)約潛在的巨大成本。

應(yīng)用工業(yè)洗衣房的確已在高度自動化環(huán)境下處理大量的洗滌任務(wù)。其中的折疊工序由機器完成。但是，每一臺機器通常需要一名工人手動展開需要折疊的紡織物并撫平褶皺后上料到機臺。這種上料操作單調(diào)繁重，而且效益與付出的人力成本不成正比。此外，合格的員工并不容易找到，這對工業(yè)洗衣機產(chǎn)能的利用以及盈利能力都有影響。洗衣業(yè)的季節(jié)性特點要求較高的靈活性。sewts研發(fā)的新型智能系統(tǒng)采用虹科的相機進行圖像處理，該系統(tǒng)可以實現(xiàn)自動化，例如給臟污紡織品分類或者給折疊機投料。
“其中最大的挑戰(zhàn)是紡織品的柔順性?！眲?chuàng)始人兼技術(shù)總監(jiān)Tim Doerks解釋道。借助機器人和AI解決方案，對像金屬這些固形材料的加工工序自動化改造相對而言沒什么問題，但是軟件解決方案和一般的圖像處理方法對易形變材料處理仍存在局限性。因此，商用機器人和抓取系統(tǒng)目前僅能執(zhí)行像抓取一條毛巾或一塊布料等簡單操作，這對于實現(xiàn)自動化來說遠遠不夠。但sewts的系統(tǒng)VELUM則可以勝任這項任務(wù)。借助智能軟件和易于集成的虹科相機，可以分析紡織品這類形態(tài)不固定的材料。機器人能夠?qū)崟r預(yù)測這些材料在抓取過程中的運動軌跡，能夠輕松地將毛巾或用毛圈布制成的亞麻織物送入折疊機，且保證沒有褶皺，這填補了低成本自動化應(yīng)用這一空白。
該系統(tǒng)由虹科合作伙伴sewts開發(fā)，將商用機器人、夾持器和相機組合成一套智能系統(tǒng)?！霸趯ふ液线m的相機模塊時，除了工業(yè)適用性這一必不可少的指標之外，還需要考慮其他幾項關(guān)鍵性指標：需要具有成本效益的3D相機，因為根據(jù)系統(tǒng)配置，將會用到兩到三臺相機。除了以上要求外它還必須確保深度數(shù)據(jù)的高精確度，”Tim Doerks解釋道。
“另外，我們系統(tǒng)中所用的2D相機必須具備高感光度和高動態(tài)范圍，而且可在多相機系統(tǒng)中使用。” 最終，公司的創(chuàng)始人從虹科系列產(chǎn)品中找到了心儀的相機：虹科全新的Ensenso S10 3D相機以及uEye?CP系列相機。它們的任務(wù)是在2D和3D模式下識別紡織品上料到系統(tǒng)時的抓取點特征，這些紡織品在之前的洗滌烘干工序被無序地置于容器中或傳送帶上。單個物體的形狀和位置均無法預(yù)測。相機捕捉到紡織品不同的面料質(zhì)感。并區(qū)分出毛巾的卷邊和四角。
“我們將2D和3D相機拍到的圖像進行匹配并根據(jù)3D數(shù)據(jù)獲得更高的2D分辨率。也就是說在這個過程中我們分別利用2D相機的高分辨率和3D相機的精確深度數(shù)據(jù)。”— SEWTS 的聯(lián)合創(chuàng)始人兼技術(shù)總監(jiān)TIM DOERKS —虹科Ensenso S10相機配備了160萬像素Sony傳感器，基于結(jié)構(gòu)光設(shè)計，即使面對目標復(fù)雜表面或弱光環(huán)境，窄頻紅外激光投影儀也可將一個高對比度點狀圖案投影到目標物體上面。每一個被160萬像素Sony傳感器捕捉到的圖像能提供一個多達85,000個深度點的完整點云。通過人工智能，相機可靠地將捕獲的激光點映射到投影的硬編碼位置。這提供了充分的高精度3D數(shù)據(jù)，系統(tǒng)可以從中提取到抓取點的坐標。
配套安裝了GigE Vision固件的虹科GV-5280CP-C-HQ工業(yè)相機配有Sony IMX264 2/3"全局快門CMOS傳感器。在變化的光照條件下，它在應(yīng)用中用全速率以22 fps的幀率傳送幾乎無噪點、高對比度的500萬像素 5:4 尺寸圖像。內(nèi)置用于緩沖圖像序列的120M圖像內(nèi)存，虹科uEye CP相機功能非常強大并自帶大規(guī)模像素預(yù)處理功能，因此非常適合這種多相機系統(tǒng)。這款相機僅重50克，小巧的鎂合金外殼輕質(zhì)耐用，因此特別適合在對空間要求極高的應(yīng)用場景或機械臂上使用。

軟件

根據(jù)客戶需求或配置，將用到2-3臺虹科uEye 2D或 Ensenso 3D相機。這兩款相機均可無縫集成到系統(tǒng)中?！霸跍蕚渖蓴?shù)據(jù)方面，我們是專家，這一點對于處理3D點云數(shù)據(jù)而言尤為重要。這種預(yù)處理是我們系統(tǒng)的一個重要組成部分，它為人工智能提供合適的輸入數(shù)據(jù)，”Tim Doerks 強調(diào)。sewts開發(fā)的AI會處理uEye CP或Ensenso S相機提供的數(shù)據(jù)。智能軟件可以根據(jù)線縫走向、局部起伏或線縫相對位置分析紡織品的結(jié)構(gòu)，并根據(jù)不同的材質(zhì)和刺繡圖案劃分紡織品的類型和等級，并將這些結(jié)果轉(zhuǎn)換成機器命令。

數(shù)據(jù)由卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和常規(guī)圖像處理過程處理?！拔覀兪褂玫暮缈葡鄼C配套的開發(fā)包。通過Python和開發(fā)庫連接至我們的系統(tǒng)，”sewts的聯(lián)合創(chuàng)始人兼制造總監(jiān)Till Rickert透露?！昂缈葡鄼C軟件包的附加價值主要在于其易于校正和集成到我們的系統(tǒng)。”
“AI是我們技術(shù)的核心。需要智能算法來構(gòu)建適當?shù)南到y(tǒng)以應(yīng)對非確定性自動化處理工序。因而我們利用最新AI研究成果，根據(jù)我們的需要進行改良并將各部分繼承以最終形成一個大的整體方案，”Till Rickert補充道。它接收各種傳感器數(shù)據(jù)（比如光學(xué)信息），以近似人類的認知水平得出結(jié)論并將其轉(zhuǎn)換成機器命令。這樣，像VELUM這樣的系統(tǒng)就能夠執(zhí)行以前需要人腦來判斷的任務(wù)。這正是sewt的企業(yè)理念所在：“我們的目標是將復(fù)雜的人力作業(yè)轉(zhuǎn)換成流暢的自動化流程”。

應(yīng)用前景

憑借像VELUM這樣的系統(tǒng)，洗衣房可以顯著地提升產(chǎn)能，而無需考慮人員配置，進而提高盈利能力。“通過填補了自動化應(yīng)用的巨大鴻溝，我們幾乎可以讓一條紡織品洗滌產(chǎn)線的產(chǎn)能翻一番，”sewt總裁Alexander Bley說道。
虹科相機未來還可用于像襯衫和褲子這類服裝?！袄斫膺@些材質(zhì)特點很重要，這樣才能穩(wěn)扎穩(wěn)打地實施我們的流程。我們通過成熟的材料模擬技術(shù)達到了這個目的。為了模擬紡織品的運動軌跡，我們用有限元分析方法創(chuàng)建了特殊的FE模擬方式，”Alexander Bley解釋道。讓服裝生產(chǎn)的自動化改造成為可能，并以符合成本效益的方式將其投入使用。將其擴展至非紡織品材料方面的應(yīng)用。這種技術(shù)有許多潛在的應(yīng)用場合，圖像處理始終在其中發(fā)揮重要作用，人工智能會加速這一開發(fā)過程。

HK Ensenso S10

超小巧且性價比高

AI支持的高3D數(shù)據(jù)傳輸率和高精確度

即使在弱光環(huán)境下亦可獲得的穩(wěn)健的3D數(shù)據(jù)

基于AI的激光點圖形三角測量技術(shù)的結(jié)構(gòu)光法

適用于物流行業(yè)自動化、機器人視覺、障礙物檢測與監(jiān)控和園藝作業(yè)自動化等的應(yīng)用場景