概述

因全球的电子商务普及,物流行业的货物吞吐量近年来持续爆发性地增加。其结果是人手永远不够,进而导致处理能力不足,这已成为慢性的严重问题。
为此,物流中心的自动化及节约人力的风潮急速扩大,机器视觉作为解决问题的王牌备受关注。从利用扫码器识别、分拣货物到利用机器人拣货、仓库内的自动搬运、配送等,各式各样的图像传感器被用于物流的各种工序中。此外,在作业人员的拣货工序中,AR眼镜的引进也在不断推进,以便正确、快速地从指定位置拾取各种货物,避免人为失误。

应用

读码、分拣

能清晰拍摄条码的全局快门方式图像传感器被广泛用于分拣高速运动的传送带上的货物。另一方面,在不要求高速读取性能的用途中,低照度环境下也能低噪点成像的卷帘快门方式图像传感器也发挥着重要作用。

读码、分拣

仓库内的拣货

作业人员利用AR眼镜,可立即确认要查找的货物的位置与数量,从而准确、迅速地拣货。除此以外,AR眼镜还能帮助作业人员在作业中解放双手,因此,有望提升生产效率、减少作业失误。拥有高对比度、识别性强大的OLED微型显示器就非常适合这类AR眼镜。

仓库内的拣货

机器人拣货

在利用机器臂进行零部件拣货的作业中,三维信息的计算很重要。
为获取三维信息,普遍采用的是使用2个图像传感器的立体摄像方式,但如果使用ToF式距离图像传感器,利用1个摄像头便可获取三维信息,因此能打造紧凑的系统。

基于事件的视觉传感器能够检测各像素的辉度变化,结合“坐标”和“时间信息”,以轻量数据高速输出,可用于无需颜色信息的三维测量与机械学习。

机器人拣货

自动搬运机(AMR/Autonomous mobile robot)

大型物流仓库与工厂对于取代人力、将货物搬运至目的地的自动搬运机的需求不断高涨。过去,以带导向装置的搬运机为主流,而近年来,无需导向装置的自主前进式AMR受到高度关注。

ToF式距离图像传感器发挥其三维传感器的特征,可用于自动搬运机器人的冲撞检测。另外,基于事件的视觉传感器也能根据辉度变化的信息检测物体外观的特点,从而高速检测到障碍物,因此,有望在仓库内的自动搬运中发挥重要作用。

自动搬运机(AMR/Autonomous mobile robot)

宅配机器人

送货至目的地的“最后一英里”存在成本、速度等课题,而解决这些课题的宅配机器人正越来越受到关注和期待。

作为实现这类机器人的冲撞检测和外界状况识别功能的传感器,基于事件的视觉传感器备受关注。

宅配机器人

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