Zivid发布了全新的相机系列———Zivid 2+ R-series – 继承了现有Zivid 2+模型的所有优点，并在此基础上提升了性能，变得更快、更强大。
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这一系列相机旨在为拣选效率、一致性和可靠性树立全新标准。其创新设计的核心目标是让机器人拣选和操作单元以最快速度运行，并能轻松地处理任何物品或对象。
通过这款新相机，Zivid再次提升了2D和3D数据高品质融合设备的标准，使其成为电子商务和物流应用的首选。 Zivid 2+ R-series 相机采用全新设计的2D相机，配备500万像素，为您呈现与高分辨率工业2D独立相机媲美的图像质量，同时兼容您的3D传感器。
这些相机可以应用于电子商务，仅需150毫秒就能捕捉透明商品和其他消费品，在物流和包裹处理场景中，您甚至能在50毫秒内获得完整的数据覆盖。
在制造业应用方面也进行了改进，提升了当前捕获周期的速度，使机器人安装成为可行选项。更值得一提的是，Zivid将推出一种新的结构光3D技术，专门针对垂直反射，能够捕捉最难处理的光亮和反射物体。
想知道如何简化您的自动化单元并获得前所未有的更好性能吗？让我们深入了解一下。
速度始终是投资自动化单元视觉系统时的首要考虑。
“究竟有多快?”
“帧率是多少?”
“这将如何影响我的循环时间?”
计算单元循环时间的第一步是了解数据采集所需的时间。所有关于拣选姿态估计、机器人运动、夹爪位置和速度的决策，都基于视觉传感器返回的信息。2D和3D数据作为拣选单元的基础数据，提供给机器人关于其环境的所有信息。在很大程度上，视觉系统将决定您的机器人单元的成败。
在物流和电子商务自动化中，这一点尤为重要。拣选产品和包裹以完成订单在机器人操作行业中对循环时间的要求是最苛刻的。在包裹处理过程中，通常需要每小时拣选1200到1700个包裹。
Zivid 2+ R系列的主要目标是提升电子商务中的单品拣选机器人速度，从而提高此类机器人在仓库中的应用性。 为此，我们着手加速 Omni 3D 引擎——全球首个结构光技术能够在没有任何先验知识的情况下识别透明物体。
货品拣选中常见的物品：气泡膜、透明瓶子和聚乙烯袋
仅需150毫秒，Zivid 2+ R- series就能以无与伦比的质量捕捉到2D图像和点云的结合体。这一成就比我们现有的Zivid 2+模型快了三倍，同时保持了数据质量。这使得电子商务行业设定的5秒有效循环时间目标成为可能，在这一目标下，机器人在进行图像捕捉、检测和姿态估计时，必须避免空闲时间和错误，如错误拣选、重复拣选或损坏物品。
包裹有各种不同的材质和颜色，看看这些黑色塑料袋、纸板箱和闪亮的黄色塑料
仅需50毫秒, 就能捕获到每个包裹的高质量2D图像和点云。这些应用需要高动态范围，以处理各种包装材料，从基础纸板到闪亮的白色和黑色表面。
在物流环境中，真实的数据至关重要，因为机器人的末端执行器常常抓取可能容易变形或损坏的表面。不准确的表面信息可能会损坏包裹及其内容，影响收件人和发件人的声誉。非常精确的2D数据用于区分和分割不同的包裹和箱子，这需要非常好的边缘检测，以避免将两个物体视为一个整体，从而导致重复拣选和丢失物品。虽然许多3D相机能够实现极快的采集时间，但这往往是以牺牲数据质量为代价的。在Zivid，我们不接受这种妥协。
这些进展为制造业以及物流和仓储应用带来了显著的好处。通过Zivid 2+ R-series，在使用条纹引擎时，速度得到了显著提升。条纹引擎是Zivid专为光滑金属物体和复杂部件设计的3D重建技术。这为制造业中的自动化提供了更多选择。
这也增加了将相机安装在机器人上的机会。由于采集速度提高了4倍，机器人需要保持静止进行采集的时间相较于制造任务的总循环时间变得微不足道。这将使得一台机器人和相机单元能够服务多个 bin 或物体成为可能。
Zivid在Zivid 2+ R-series中投入的另一个重要领域是提供无垂直反射伪点的点云数据。这项技术通过最新的Zivid Sage引擎中的3D重建技术实现。该视觉引擎非常适用于那些高反射和困难的场景，在这些场景中，通常会有大量的互反射，这会对机器人的检测和路径规划算法产生不利影响
在处理卡在箱壁上的部件时，Sage引擎与Stripe引擎的前后对比。
该引擎将提供更高信度的点云数据，使得带有小孔的复杂部件更容易检测和匹配，并且在复杂场景中能够实现更多的准确拣选。
在这次相机发布中，Zivid关注了市场需求，深入理解了机器人自动化中对2D数据的要求。在依赖AI或模板匹配方法的检测系统中，2D数据的质量与3D数据同样重要。大多数这类系统会依赖各种设备来获取优质的物体检测数据。你几乎会看到所有的设备：2D传感器、3D传感器、照明、面板，基本上是任何能够控制整体环境的设备，以获得足够好的数据来拣选库存。如果你能够简化这一切，那该有多好？
Zivid 2+ R-series 重新定义了2D相机，为工业应用带来了市场上最优质的2D数据。无需外部照明或面板，这款相机自带照明，无论环境如何，都能为您提供高质量的数据。
T左侧图像来自Zivid 2+，右侧图像来自Zivid 2+ Zivid 2+ R-Series. No请注意两张图像之间线条质量的差异。
尽管这款相机仍使用5MP传感器，但我们已经能够显著提高分辨率。图像中的细节仅受传感器像素间距的限制。当你使用5MP或其他被视为中等分辨率的相机时，通常会受到传感器造成的各种色差和效果的影响。这通常表现为线条边缘的锯齿状和色彩晕影。而Zivid 2+ R- series则没有这些问题。
左侧图像来自Zivid 2+，右侧图像来自Zivid 2+ R系列。请注意叶子部分的差异，并观察细节。
使用视觉系统时最大的问题之一是从传感器获取可靠数据。通常，您的输出将依赖于场景中的光照量及其色温。
如何确保您在研发设施中设计的自动化单元在部署到仓库时能以相同的方式运行？设计机器人单元的目标是能够在任何地方部署并正常工作，无论光照或温度条件如何。
查看Zivid相机拍摄的实时场景捕获，以及手持相机拍摄的同一场景。
大多数相机在环境光增多时，2D和3D结果的数据显示质量都会下降。这将导致3D相机的点云覆盖不完整，以及2D图像出现颜色变化和过度曝光。查看下面的示例，了解在光照环境变化中，不同相机的表现差异，以及与Zivid 2+ R-series的对比。
比较不同3D相机在光照逐渐增强的条件下的表现能力。
The Zivid 2+ R-series 解决了所有这些担忧。这款相机旨在无论光照条件如何，都能持续提供高质量的结果，提供强大的2D和3D数据，且操作简单。您可以在实际应用中使用这款相机，期待它在任何地方部署自动化单元时，始终提供一致且完整的数据。
打造一个可以在任何地方部署的自动化单元是工程师面临的最具挑战性的任务之一。强大的稳定性和简便的部署是实现这一目标的关键。在Zivid，我们与客户紧密合作，了解这些痛点的来源，以便帮助打造一个易于使用、在大规模部署时可靠的视觉系统。
更进一步，Zivid Studio在最新版本, SDK 2.14,中进行了重新设计，使得研发和部署的第一步尽可能顺畅。通过Zivid Studio，找到最佳设置变得前所未有的简单，现在它提供了2D和3D捕捉的预设。
别忘了，您在Zivid Studio中找到的所有功能也可以在Zivid API中完全使用。如果您不想通过代码编程设置相机参数，还可以直接导出YAML文件，让您的机器人看到与Zivid Studio中相同的内容。请查看GitHub仓库，获取所有代码示例，开始使用Zivid相机。
自动化单元中最令人沮丧且昂贵的事情之一就是它无法始终如一地工作。当拣选单元发生故障时，它将需要某种形式的干预。通常，这种干预需要系统停止运行，直到问题解决，然后整个系统需要重新启动，而重新启动也会消耗时间。这种停机时间和干预意味着需要大量资源，从而增加了单元的有效循环时间。
时间不仅仅是停机的投资，还有修复故障所需的工时。每当机器人单元停止运行时，操作员或工程师需要进入，排查故障，找出问题所在并解决它。工时会迅速增加，并加上停机时间的成本，导致额外支出。
视觉系统是任何进行非结构化拣选和放置任务的机器人单元的基础。投资一个能够提供完整、正确且一致数据的视觉系统，是确保高生产力设计的第一步。这正是Zivid 2+ R系列所提供的。
同样，了解投资工业级设备的影响也很重要，您希望您的视觉系统足够坚固耐用。相机应能够在任何地方、脏乱复杂的环境中正常工作。如果一个仓库位于温暖的地方，比如西班牙或亚利桑那州，另一个则位于波兰或明尼苏达州，怎么办？
让我们重新回顾一下这款相机系列的核心特点：
Zivid 2+ R-series有三种型号，涵盖物流、电商和制造业的广泛应用：MR60、MR130和LR110。MR60提供机器人安装灵活性，能够提供极致的点云质量，适用于需要精细拣选和操作的应用，如装配和机器人引导。MR130专为解决物品拣选、包裹引导和从标准大小的箱子和托盘中进行箱内拣选而设计。LR110则提供非常高质量的结果，并配备了宽广的视场，适合机器人安装进行大箱子和多个箱子的箱内拣选。
The Zivid 2+ R-series 现已经上市, 今天就获取报价吧: