交钥匙型订单拣货工业机器人单元，是DHL公司针对物流应用的首个全自动系统。

  在许多传统的电子商务履行仓库中，卸垛、拣货和订单履行功能都是手动执行的。为了实现该过程的自动化，同时节省时间和金钱，德国DHL公司位于荷兰Beringe的仓库获得了荷兰机器人机器视觉专家Robomotive公司的帮助。DHL公司负责一家全球化墨水和碳粉盒制造商的订单履行和运输。

  为了实现从托盘和流动架到传送带的机器人3D拾取和放置包装箱的目标，Robomotive公司开发了一款专用的物体和特征识别软件，该软件与挪威Zivid公司的One 3D机器视觉相机配对使用。

图1：Robomotive公司的系统使用安装在机器人上的Zivid 3D相机用于引导机器人的动作，并使用真空夹持器将包装盒移动到传送带上。

  “多年来，我已经测试了很多相机，从游戏相机到工业相机，并且也使用了很久3D激光三角测量传感器。”Robomotive公司首席执行官Michael Vermeer解释说，“但是那些传感器的成本要高出两到三倍，并且需要大量的校准工作。我们在VISION 2016展会上接触到了Zivid公司，在对其相机进行测试后，我们立刻就喜欢上了它。因为它需要的校准工作非常少，并且能够高速拍摄高分辨率的图像。”

  在操作过程中，在线墨水订单触发DHL仓库管理系统将订单存储架或托盘的位置发送给机器人控制器，机器人控制器启动命令，将机器人移动到正确的位置。接下来，安装在机器人手臂末端的3D相机，使用白光LED灯，在场景中投射一系列图案。通过集成相机观察光条纹的畸变，该系统以3D形式重建场景并生成点云，并用Robomotive公司的专用软件对其进行分析，进而识别盒子间的间隙，为机器人提供x、y和z坐标。随后，机器人使用真空夹持器夹取目标盒子，并将其移到传送带上；在传送带上，使用意大利Datalogic公司的条形码扫描器确保合适的库存单元（SKU）已被放置到传送带上。

图2：该系统用于DHL公司位于荷兰的仓库中，实现打印机墨盒箱子的搬运。

  Vermeer表示，该相机能够承受冲击和振动，可以集成到机器人手臂的末端，从而为系统提供了极大的灵活性。根据IEC60068-2-27标准，Zivid公司3D相机的等级为IP65。该标准包括随机冲击、正弦振动和频率扫描，以解决机器人安装和恶劣的工作环境问题。

  “在这项应用中，将工厂校准的相机连接到机器人上非常重要，这避免了使用多个相机的机器人视觉校准和额外成本。”Vermeer说道。

  Vermeer指出，就整体系统而言，最重要的是Robomotive的系统不需要培训，这也是像DHL这样的物流公司对其感兴趣的原因。

  Vermeer解释说，除了软件和相机，对于该应用中使用的其他组件，系统不依赖于平台，这意味着它可以使用任何机器人、PLC或PC。在这种情况下，该团队使用了美国Yaskawa Motoman公司的机器人、一台基于英特尔i7处理器并带有GPU的工业PC，以及一个真空夹持器。

图3：该系统可以实现每小时抓取400次，DHL预期三年能收回系统投资。

  为了使系统工作，Robomotive通过对机器人可到达区域内的空间位置进行编号来定义特定的位置，在本应用中有四个托盘位置和大约五十个流动架位置。机器人从特定位置拾取箱子并将它们放置到传送带上。在本例中，机器人系统可以到达的范围为6米，半径为3米。

  仓库管理系统知道哪个SKU在哪个托盘上（每个托盘和流动架的位置包含单个SKU），而机器人不必知道这一点。机器人只需要在仓库管理系统告诉它去哪个位置时，知道去哪里即可。机器人能够知道这一点，是因为每个位置都有一个固定的视觉识别起点。机器人移动箱子时，它需要使用相机识别箱子的尺寸，并且箱子需要被机器人手臂末端的真空夹持器抓取。此外，视觉系统能够识别它之前从未见过的随机堆叠的托盘。Vermeer认为，这点为该系统提供了灵活性和独特性。

  “只要尺寸和重量在一定范围内，DHL就可以根据需要随意在托盘位置交换产品（SKUs）和/或堆叠图样。”他说。

  为了使相机能够准确地确定箱子的位置和存在，需要大约1200mm的工作距离，同时机器人需要大约400~500mm的距离才能捕获视频以看到托盘，识别独立的箱子并且移动它。为了完成这两项独立任务，需要Zivid的3D相机在两个距离上采集图像。

  德国西门子公司的PLC通过Profinet标准和所有系统组件的OPC统一架构（OPC UA）服务器，来实现控制和通信。

图4：在机器人单元外，操作员可以与Robomotive的系统交互，并提供有关托盘位置的说明。

  为了保持系统运行，操作员必须从托盘上取下塑料包装材料，重新补充托盘位置，然后重新装载流动架。机器人单元中的光幕使机器人停止工作，这样，操作员就可以安全地补充托盘上的箱子以进行拾取。然而，用户可以在机器人工作时也安全地填充流动架，因此总能准备好物品。

  Vermeer表示，系统集成过程中遇到的挑战包括与仓库管理系统进行通信。

  “从我们的位置远程登录DHL的ICT（信息和通信技术）系统，需要与整个ICT员工和仓库管理系统进行协调。大多数工作涉及‘非快乐流程’，例如位置上是空的、无法读取条形码、箱子掉了。整个过程花费了数月时间，是我们曾面临的最大挑战。”他介绍说。

  另外，准确地看到箱子以将它们彼此分开的能力也带来了问题。为了解决这个问题，Vermeer建议他们“在点云质量方面，获得相机可能得到的所有信息”。

  “这就是3D相机在这里非常重要的原因。分辨率越高（Zivid的相机为高清晰度），我们可以看到的箱子边缘的细节就越多。我们需要很多细节才能将一个箱子与另一个箱子分开。”Vermeer说。

  DHL预计该系统的投资收回期为三年。展望未来，两家公司正在合作升级该系统，包括将机器人部署在线性轨道上的可能性，使其能够通过相同的相机到达更多的流动架和更多的托盘。此外，鉴于该系统的成功，据悉，Robomotive正在与DHL和其他类似的大型物流公司讨论将该系统推向全球。