随着今年 Photoneo 技术与应用大会的临近，我们在最佳解决方案奖评选中取得了重大进展。我们收到了来自全球各地合作伙伴的 11 份参赛作品，彰显了我们技术的广泛影响力。我们非常高兴地见证了 MotionCam-3D 和 PhoXi 3D 扫描仪技术领先的应用范围，这些应用涵盖了从物流、汽车、钢铁、肉类和木材加工到航空等各个领域。

在深入探讨之前，让我们先来看一下这些令人难以置信的申请者： 

我们如何评估提交的内容 

在评估过程中，我们重点关注竞赛作品的五个关键领域： 

• 提交内容的质量

• 从技术和商业角度对项目进行创新

• 解决方案的成熟度（即生产、测试、原型）

• 技术部署可能性

• 市场机会有多大

由于优秀解决方案的质量和数量惊人，我们的专家小组在选择最佳解决方案时面临挑战。然而，经过仔细考虑，我们很高兴地宣布了四名决赛入围者。

EEP-Robotics – 包装和周转箱卸垛

更新：现在，我们的技术与应用会议正式结束，我们很高兴地宣布 EEP Robotics 赢得了今年的最佳解决方案奖。恭喜！让我们来看看是什么让其获得了这一杰出奖项：

物流最近在自动化领域掀起了波澜，根据Statista 的数据，这个快速发展的领域预计到 2027 年仅在美国就将达到 121.3 美元以上。这正是我们第一届 Photoneo Awards 决赛入围者所从事的领域；EEP-Robotics 拥有先进的卸垛解决方案。

为了应对最新挑战，EEP-Robotics 需要将惊人的精度与“光速”相结合。让我们看看 EEP-Robotics 如何将我们的PhoXi 3D 扫描仪集成到他们的最新进展中。

利用 Photoneo PhoXi 3D 扫描仪彻底改变卸垛流程 

EEP-Robotics面临着来自全球领先客户的严峻卸垛挑战：自动处理各种纸箱和塑料载重线，并具有高系统可用性、自学能力和易于维护的特点。

该解决方案需要精确的物体检测和处理，包括：

• 各种纸板箱尺寸（128 x 62 x 65 毫米至 395 x 265 x 270 毫米）

• 七种塑料载运装置

• 纸板层、木质托盘框架和空托盘

• 快速托盘高度识别和捆扎带切割

• 每小时至少拾取 250 次，更换 10 次夹持器

EEP-Robotics 利用 PhoXi 3D 扫描仪和 Photoneo 自动化软件来解决这些复杂性。扫描仪能够生成精确的 3D 点云，从而实现以下功能：

• 可靠的物体检测和分类：人工智能算法处理 3D 数据以识别和区分托盘上的各种物体，即使在具有挑战性的照明条件或部分遮挡的物品下也是如此。

• 精确的拾取和放置：通过精确的 3D 物体定位增强了机器人引导能力，即使面对不同尺寸的物体也能确保高效、安全地进行处理。

• 自学习和适应性：系统可以随着时间的推移学习并提高其性能，适应新的物体类型或托盘配置的变化。

EEP-Robotics 与 Photoneo 之间的合作是成功的关键。我们的 3D 扫描专业知识与 EEP-Robotics 的自动化实力相结合，打造出一款强大的高性能解决方案，满足了客户的严格要求。

最终的二合一卸垛解决方案展示了 3D 视觉在复杂物流自动化中的强大功能。EEP-Robotics 成功交付了具有高可用性、自学习能力和易于维护的系统。

EEP 的 3D 视觉引导订单拣选系统：详细应用

EEP 使用四台 PhoXi 3D 扫描仪创建一套先进的纸板箱和塑料载货托盘订单拣选系统。该系统处理欧式托盘上交付的产品，这些托盘交替送入四个源托盘位置。然后，机器人从这些托盘上拾取物品，并将其放入传送系统上的托盘中。

3D 视觉传感器对于检测箱子和载重载体的位置和方向至关重要，甚至可以识别箱子接头和中间层。这 4 个传感器安装在伺服轴上，以调整其高度并确保最佳扫描分辨率，从而实现精确的位置检测。

该系统还可以处理中间层，甚至可以在源托盘之间重新排列箱子或载重载体。该系统设计用于容纳七种不同类型的载重载体和各种纸板箱尺寸。 

为了实现高性能，该系统的目标是每小时至少拾取 250 次，机器人配备十个不同的夹持器来处理各种物品。在将物品放入运输托盘之前，机器人会给它们贴上标签。此外，机器人还会移除整个托盘层上的所有拉伸带。

本质上，该应用程序结合了机器人技术和 3D 视觉，以创建一个灵活高效的订单拣选系统，能够处理各种产品和包装类型。

ID Engineering – 汽车座椅合成数据引擎

“客户的要求是，即使是生产的第一个座椅也必须经过 100％ 的检查，并且在检查过程中完全合格并得到验证。”

在没有出错余地的情况下，ID Engineering 必须快速检查和验证各种汽车座椅，从下线的第一个座椅开始，准确率必须达到 100%。然而，训练深度学习模型以正确识别和检测潜在缺陷可能需要数天时间。 

值得庆幸的是，我们的第二名决赛选手出色地完成了这项任务。ID Engineering 没有使用真实世界的数据来训练他们的机器，而是使用合成数据引擎，该引擎使用计算方法和模拟来创建数据，模仿真实世界数据的统计特性。让我们仔细看看。 

深度学习难以应对产品种类繁多、短期生产变化和特殊型号，而传统图像处理对于低对比度缺陷无效，无法对其进行分类以供返工。整个过程（包括验证）需要几天时间。

理想的解决方案需要独立于 3D 数据可用性，同时使用 2D 和 3D 图像捕获选项，并确保对生产的第一个座椅进行 100% 的检查和鉴定。我们的 MotionCam-3D 可以最大限度地减少培训时间和生产中断。 

用于自适应汽车座椅检查的 3D 视觉

ID Engineering 通过两种创新方式利用 Photoneo 的 3D 扫描功能解决了客户的挑战。

首先，当没有 3D CAD 数据时，Photoneo 的 3D 重建功能可以从扫描对象生成合成数据。这绕过了对现有 3D 模型的依赖，使该解决方案能够适应各种汽车座椅设计和生产变化。

其次，Photoneo 的传感器可用作视觉相机，用于检查需要沿 Z 轴检测高度的座椅特征。其扫描移动物体的能力对于无缝集成到生产线至关重要，可确保检查每个座椅而不会减慢流程。

那么，此次合作是如何实现的呢？ID Engineering 表示：

“Photoneo 的精度、功能和强大的 SDK 软件是其被选中的关键因素。虽然用于生成合成数据的初始软件开发耗时数月，但客户端的整体解决方案实施速度非常快，仅需数周时间。这凸显了 Photoneo 技术在应对动态生产环境中的复杂检测挑战方面的效率和有效性。”

BCN Vision – 优化屠宰过程中猪腿的切割

人类能否将 12 公斤的猪腿切成均匀的三部分，且误差不超过 100 克？ 加上惊人的速度，机器必须接管，采集时间不到 2 秒。 

我们的第三名入围者 BCN Vision 的客户有着真正具有挑战性的期望，要求屠宰过程具有无与伦比的精度和速度。当前的屠宰过程面临着满足对猪腿切割精度日益增长的需求的挑战。现有的人工操作会导致切割不一致，从而导致重量偏差超出新设立的客户标准。 

为了克服这一挑战，BCN Vision必须依靠我们的 MotionCam-3D M+ 实现自动化。该解决方案必须能够达到高精度，确保每次切割的重量偏差不超过标准 12 公斤猪腿的 100 克。 

除了精度之外，自动化解决方案还必须非常高效。采集和处理的速度对于保持生产吞吐量至关重要。系统需要在 2 秒内获取必要的数据，并快速重建猪腿的点云表示。这将实现实时决策并无缝集成到现有的屠宰过程中。

总的来说，挑战在于开发一种自动化解决方案，解决手动操作的局限性，提供所需的精度、效率和无缝集成，以优化切割过程并满足不断变化的客户需求。 

高速、高精度，采用 MotionCam-3D 

通过实施利用 Photoneo MotionCam-3D M+ 技术的自动化解决方案，解决了精确高效切割猪腿的难题。两台先进的 3D 摄像头集成到切肉机中，可根据实时视觉系统分析动态将火腿腿切成三部分。

该过程从操作员将火腿放在传送带上开始。当火腿穿过系统时，它会经过配备 Photoneo 相机的扫描区域。光电管触发相机捕捉火腿的详细 3D 点云数据。然后，BCN Vision 的专有应用程序收集并合并这些点云，利用先前的校准进行精确对齐。

后续处理涉及 Python、C# 和 Cognex VisionPro 代码，分析合并的点云，根据火腿的重量和体积计算最佳切割点。然后，这些切割点被传送到机器的 PLC，PLC 控制切割盘的精确移动。 

因此，这种自动化解决方案有效地克服了手动切割的局限性，确保了火腿分割的高精度和一致性。 

扩展机器人技术 – 太空远程操作

让我们来认识一下 Photoneo Awards 的决赛入围者Extend Robotics，他们以视觉引导机器人的创新方法让我们着迷。作为一家雄心勃勃的初创公司，Extend Robotics 的使命是超越地球边界（确切地说），他们在轨道服务和制造方面面临着多项挑战。 

Extend Robotics 是一家前景光明的英国机器人远程操作和自动化初创公司，目前正与欧洲航天局企业孵化中心 (ESA BIC UK) 进行孵化。此次合作促成了一项探索项目，涉及在卫星应用弹射器在轨服务和制造 (IOSM) 场进行测试和评估。 

罪魁祸首是谁？Extend Robotics 面临的挑战在于需要在轨服务和制造卫星，而这一过程传统上依赖于宇航员执行危险且昂贵的舱外活动。 

由于太空的不可预测性和对人类洞察力的需求，完全自动化不可行，但远程操作提供了一种更安全的替代方案。然而，这种方法需要一个强大的人机界面，即使在恶劣且多变的太空照明条件下也能实现精确操作。

更安全的太空卫星维修：MotionCam-3D 跨越最后边界

为了降低太空中手动卫星维修的安全风险和高成本，我们实施了远程操作解决方案，利用由人类操作员远程控制的机器人。该解决方案的关键是部署我们的 MotionCam-3D Colour M+ 相机来捕捉精确的 3D 和 2D 数据，从而创建太空环境的精确数字孪生。

那么 Extend Robotics 是如何选择正确的解决方案的呢？本质上，选择 Photoneo 相机是因为它能够在极端光照条件下提供可靠的数据，这是太空应用的关键要求。最大的优势在于其结构光实时传感器，以及嵌入式处理功能。该相机卓越的 3D 数据质量和有竞争力的价格进一步巩固了这一决定。

MotionCam-3D通过提供实时、高精度的 3D 和 2D 数据发挥了关键作用，这对于打造身临其境的 VR 远程操作体验至关重要。实时 3D 扫描具有结构光精度，嵌入式处理器处理大多数计算，简化了集成过程。与其他产品相比，MotionCam-3D 无需强大的嵌入式计算机即可提供卓越的实时 3D 数据精度。

展望未来：谁是 2024 年 Photoneo 奖获奖者？ 

我们很高兴看到我们的解决方案能够为众多行业提供广泛的应用。虽然所有提交的作品都值得特别关注，但我们认为 3 名决赛入围者在突破视觉引导机器人技术的可能性方面做得非常出色。 

谁是最终的赢家？我们很快就会在即将于布拉迪斯拉发举行的2024 年技术与应用会议上看到结果。我们期待着结果公布！