繁体中文
相機模組如何幫助工業機器人進行挑選與放置：2025年精確度與生產力指南
創建於 12.05
在快速變化的工業自動化世界中，拾取與放置過程是製造、物流和組裝線的支柱。為了讓工業機器人以速度、準確性和適應性執行這項任務，它們需要的不僅僅是機械精度——它們需要眼睛。相機模組，這些機器視覺系統的無名英雄，已經改變了工業機器人感知和與環境互動的方式，將笨重的預編程機器轉變為智能、適應性強的工作者。到2025年，全球機器人相機系統市場預計在中國將達到4523億元人民幣（625億美元），年增長率為16.7%。這一爆炸性增長不僅僅是一個數字；它是相機模組如何重新定義工業機器人在拾取與放置操作中所能實現的成就的見證。
在本指南中，我們將解析背後的技術相機模組針對工業拾取與放置機器人，探索能夠提供可衡量結果的實際應用，並揭示塑造這一關鍵自動化工具的未來趨勢。無論您是製造工廠經理、機器人工程師，還是希望升級自動化堆疊的行業領袖，了解相機模組是解鎖下一級生產力的關鍵。
相機模組的演變：從 2D 到智能 3D 感知
不久前，工業機器人依賴基本的 2D 相機模組進行取放任務——僅限於靜態、光線良好的環境以及均勻的物體。這些系統只能在兩個維度中檢測位置和形狀，使其在像是箱子撿取、隨機零件放置或動態裝配線等非結構化場景中毫無用處。如今，這一格局已經發生了劇變。現代工業機器人的相機模組利用 3D 視覺、AI 驅動的處理和多模態感知，能夠以類似人類的感知能力在複雜環境中導航。
驅動2025年挑選與放置機器人的關鍵相機模組技術
3D 結構光與 ToF（飛行時間）相機
3D 結構光相機（例如 Orbbec 的 Gemini 335Lg）將圖案光投射到物體上以計算深度，而 ToF 相機則使用紅外光測量光子從表面反彈所需的時間。這兩種技術生成高解析度的 3D 點雲，使機器人能夠以亞毫米的精度檢測物體的方向、大小和位置。對於涉及不規則形狀零件（例如汽車零件或電子芯片）的取放任務來說，這種深度感知是改變遊戲規則的。例如，Orbbec 的 Gemini 335Lg 在 2 米內的深度測量誤差小於 0.8%，使其非常適合高速、近距離的取放操作。
2. 高速、高解析度CMOS感測器
Sony 的 FCB-ER9500 相機模組，配備 13 百萬像素的 onsemi 感測器和 25 倍光學變焦，體現了感測器技術的飛躍。它即使在低光或高震動環境中也能捕捉清晰、細緻的影像——這對於快速移動的裝配線至關重要，因為機器人必須在傳送帶中間撿取零件。FCB-ER9500 的高幀率消除了運動模糊，確保機器人能夠實時追蹤動態物體並調整其抓取。
3. AI-嵌入式視覺處理
現代相機模組不僅僅是影像捕捉設備——它們是智能處理單元。像 KUKA 這樣的公司已經將 NVIDIA Jetson AI 板集成到他們的相機系統中，使得機載機器學習能夠實現實時物體識別和決策。舉例來說，KUKA 的 AI Vision 系統使用預訓練的深度學習模型來識別物流和電子商務的數千個 SKU，在拣選和放置工作流程中，減少了手動編程的需求並加快了部署速度。
相機模組如何解決最大的拾取與放置挑戰
工業的拾取與放置操作面臨持續的挑戰：勞動力短缺、零件幾何形狀多樣、環境動態變化，以及對零誤差精度的需求。相機模組正面對這些挑戰，通過為機器人系統增添適應性、速度和可靠性來解決這些問題。讓我們來分析它們的影響：
1. 在非結構化環境中的精確性
傳統機器人需要剛性夾具和預先編程的路徑來撿取零件——任何偏差（例如，零件在箱子中移動）都會導致失敗。具備3D視覺的相機模組使得箱子撿取成為可能，機器人能夠在沒有人工干預的情況下識別並從無序的容器中取出零件。比利時人工智慧公司Captic在其AIR Pick & Place系統中使用Orbbec的3D相機，以在製藥和食品製造線上實現每分鐘70次撿取——這些任務曾經因為錯誤率過高而無法自動化。該系統能夠實時檢測零件方向，減少浪費和返工，整體生產線效率提升30%或更多。
2. 速度不犧牲準確性
在高產量的行業，如3C電子製造（智慧型手機、筆記型電腦），速度就是一切。具有低延遲處理和高幀率的相機模組使機器人能夠跟上傳送帶和自動化裝配線的步伐。IDS Imaging的uEye XC相機模組，搭配AI算法，驅動德國卡姆登應用科技大學開發的機器人拾取和放置系統。雙相機設置從工作表面和拾取點上方捕捉圖像，並在毫秒內計算最佳抓取坐標。這個系統相比手動裝配將週期時間縮短了40%，同時保持99.9%的拾取準確率。
3. 減少對技術勞動力的依賴
全球製造業正面臨熟練工人短缺的問題，特別是在需要專注和一致性的重複性取放任務中。配備相機模組的機器人接管了這些角色，讓人類工人能夠專注於維護、質量控制和流程優化等更高價值的任務。Robotiq 的手腕相機專為協作機器人（cobots）設計，是一個完美的例子。其即插即用的設計不需要機器人專業知識即可設置——工廠現場的工人可以通過觸控螢幕界面在幾分鐘內編程取放任務。這種機器視覺的民主化使得自動化對於以前無法負擔複雜系統的小型和中型製造商（SMEs）變得可及。
4. 適應變化的生產需求
現代製造業要求靈活性——生產線必須能夠快速切換產品變體以滿足消費者需求。具備 AI 驅動物體識別的相機模組消除了耗時的重新編程需求。例如，KUKA 的 AI 視覺系統使用預訓練模型來處理常見的取放場景（例如，紙箱去托盤），並允許用戶僅用幾個樣本來微調模型。這意味著機器人可以在幾小時內從撿取智能手機元件切換到汽車傳感器，而不是幾天——這在當今靈活的製造環境中是一個關鍵優勢。
真實世界的成功案例：相機模組的應用
相機模組價值的證明在於它們在現實世界中的應用。讓我們探索三個案例研究，突顯這些技術如何在各行各業中改變取放操作：
案例研究 1：Captic 的高速藥品取放
比利時人工智慧初創公司Captic與Orbbec合作，開發其AIR Pick & Place系統，用於製藥製造。該系統使用Orbbec的Gemini 335Lg 3D相機，以每分鐘70個的速度挑選小型、精緻的藥瓶和小瓶——這遠遠快於人類工人，每分鐘平均只能挑選30至40個。3D相機的高解析度深度數據確保機器人能夠在不壓碎每個小瓶的情況下抓取它們，而人工智慧算法則能適應瓶子位置的輕微變化。結果是？生產產量提高了50%，產品損壞率降低了90%。
案例研究 2：IDS Imaging 的 AI 驅動拼圖組裝
卡姆普滕應用科技大學的研究人員使用兩台 IDS uEye XC 相機建立了一個機器人系統，該系統用於組裝工業機械的拼圖式組件。相機捕捉工作表面和組件供應器的圖像，然後 AI 算法分析這些圖像以識別零件形狀、計算最佳取件點並引導機器人的手臂。該系統將組裝時間減少了 40%，並消除了人為錯誤，使其非常適合高精度航空航天和汽車零件的組裝。
案例研究 3：KUKA 的 AI 物流去托盤視覺
KUKA的AI視覺系統，結合3D攝影機模組，正在革新倉庫去托盤作業——這是一項勞動密集型的挑選和放置任務。該系統使用深度學習來識別不同大小和重量的堆疊紙箱，然後指導機器人將其挑選並放置到傳送帶上，實現零碰撞。一位物流客戶報告稱，在實施該系統後，勞動成本減少了60%，去托盤速度提高了25%，挑選準確率超過99.5%。
未來趨勢：拾取與放置機器人中的相機模組將會如何發展？
工業機器人相機模組的演變遠未結束。以下是塑造2025年及以後機器人視覺未來的關鍵趨勢：
1. 多模態感測融合
相機模組將越來越多地與其他傳感器（例如，LiDAR、紅外線、力-扭矩傳感器）集成，以創建一個整體感知系統。例如，機器人可以使用3D相機來檢測零件位置，使用紅外線傳感器檢查過熱的組件，並使用力傳感器來調整握持壓力——所有這些都是實時進行的。這種融合將使得在不可預測環境中的取放機器人更加穩健。
2. 邊緣人工智慧與車載處理
隨著人工智慧晶片在尺寸和成本上縮小，攝影模組將在本地處理更多的運算，減少延遲和對雲端連接的依賴。這對於時間敏感的拾取和放置任務至關重要，因為即使是毫秒的延遲也可能導致錯誤。像 NVIDIA 和 Intel 這樣的公司已經在為機器人攝影機開發緊湊的人工智慧板，實現邊緣的即時決策。
3. 微型化與整合
相機模組正變得越來越小、越來越輕，並且更加整合到機器手臂本身。Robotiq 的手腕相機直接安裝在機器人的手腕上，是這一趨勢的先驅。未來的模組將嵌入到夾具或末端執行器中，為機器人提供“第一人稱視角”的取放任務，消除盲點。
4. 可持續性與能源效率
隨著製造業專注於可持續性，相機模組將被設計為在保持性能的同時消耗更少的電力。低功耗CMOS感測器和節能的AI處理器將減少機器人系統的碳足跡，與全球綠色製造目標保持一致。
在您的拣选和放置工作流程中实施相机模块的关键考虑因素
如果您準備為您的工業機器人升級攝像頭模組，請記住以下四個關鍵因素：
1. 與現有機器人系統的兼容性
確保相機模組與您的機器人控制器（例如，KUKA、Fanuc、Universal Robots）和軟體無縫整合。像Robotiq的手腕相機這樣的即插即用解決方案可減少整合上的麻煩。
2. 應用特定要求
選擇適合您任務的相機模組：用於非結構化料箱撿取的3D相機、高速CMOS相機用於動態輸送帶，以及嵌入AI的模組用於SKU密集的物流工作流程。
3. 成本與投資回報率
雖然高端 3D 相機模組價格昂貴，但由於生產力提高和勞動成本降低，投資回報率通常在 6 到 12 個月內實現。對於中小企業來說，入門級 2D/3D 混合模組提供了一個具成本效益的起點。
4. 訓練與支援
尋找提供培訓和技術支持的供應商。許多相機模組製造商（例如，Orbbec、IDS Imaging）提供在線教程和現場研討會，以幫助您的團隊充分發揮技術的潛力。
結論：相機模組是智能拾取與放置的未來
在2025年，攝影機模組不再是工業機器人的可選附加裝置——它們是將自動化從僵硬的過程轉變為智能、自適應解決方案的必要組件。從3D深度感知到AI驅動的決策，這些微小但強大的設備使機器人能夠以曾經是人類工人專屬的精確、快速和靈活的方式進行拾取和放置。
隨著機器人攝影系統市場的持續增長（預計今年在中國將達到4523億元），這項技術將變得更加可及和先進。無論您是在汽車製造、3C電子、物流還是製藥行業，投資於您的取放機器人的攝影模組不僅是一種競爭優勢——在智能製造時代生存和繁榮的必要條件。下次當您走過工廠車間，看到一個機器人輕鬆地從雜亂的箱子中挑選零件或以閃電般的速度組裝精密元件時，請記住：這一切都要歸功於攝影模組——機器人的眼睛，能看到人類無法看到的東西，並以我們只能渴望的精確度行動。
聯繫
留下您的信息，我們將與您聯繫。
WhatsApp
WeChat