OFweek工控网：对于许多新鲜农产品批发商和超市而言，贴价格和促销标签占据了大量的人工劳动和大量费用支出。因此，许多用于为水果（如苹果和桔子）贴标签的大批量生产线已经实现自动化运营很多年。

但是，对于小批量产品，例如石榴或瓜类，情况则有所不同。到目前为止，这类产品外形的多样性以及处理它们的复杂性，导致目前这些产品仍然由人工贴标签，随后再进行重包装。

最近，英国Loop Technology公司开发出了一种基于视觉的、适应性强的机器人系统，其能够自动为这类产品贴标签。该系统使用3D相机识别在单元格内移动的产品、打印不同形状和不同尺寸的标签，并使用一对工业机器人将标签贴到产品表面的特定位置上（见图1）。

图1：利用3D 飞行时间相机，Loop Technology公司开发出了一套基于视觉的机器人产品贴标系统，实现产品的自动贴标。

输送机上的产品包装箱首先经过视觉工作站，在这里将对目标水果进行识别。随后根据水果种类打印标签，将浪费降到最低程度，然后机器人优化标签的取放，以实现有效运行。两台机器人协作配合，将单个或多个标签贴到水果上。

系统架构

自动贴标系统由戴尔公司的一台PC机控制，该PC机配有Intel Core i7处理器，运行人机界面（HMI）、机器视觉和机器序列软件。该PC机与德国Beckoff公司的CX系列嵌入式PC联接，提供系统实时控制；德国Pilz公司的PLC用于监控机器人单元周围关键元件的状态，例如急停按钮和门锁单元进入机制。

一旦水果容器送入自动贴标系统，在Beckhoff公司的CX系列嵌入式PC的控制下，它们从辊筒输送机移动到驱动传送带上。随后，产品箱进入视觉工作站中，在那里，新加坡Creative公司的Senz3D 飞行时间相机，利用调制红外光源对产品进行照明，并捕获反射光。相机数据通过USB 2.0接口传输到多核PC，PC对飞行时间数据进行分析，产生产品箱和下方传送带的3D点云。

3D数据至关重要，它用于使系统软件得以确定产品表面上的点，让机器人知道应该在何处贴标签，但是高通、低通和缩放滤波器也用于由相机捕获的三维数据，以产生二维灰度图像。然后，PC上运行的美国康耐视公司的VisionPro软件对图像进行分段，将在相机视场下经过的各种类型的新鲜产品区分开来再识别。

当物体移动通过该系统时，图像数据也用于产生物体的定位信息。要做到这一点，从图像数据中提取各目标的点云数据，并使用Loop Technology公司开发的三维校准算法处理。这为每个物体提供了真实世界坐标系下的三维表面数据。然后对表面数据进行分析，用户定义的目标参数用于计算三维空间中产品表面上的点，以及与其垂直的矢量，在该处机器人应当贴标签。

Loop Technology公司的定制机器人通信软件，允许目标数据在PC和一对机器人控制器之间传输。这些方式控制德国Kuka公司的两台KR6 R900 Agilus机器人，将标签贴在水果表面上的任何预定位置。机器人控制器通过使用两台编码器，跟踪输送带移动，从而使得贴标无需延缓整个流程。

3D分析

通过使用英特尔支持的感知计算技术，Senz3D主要是针对手势识别应用。这样，基于相机的系统对手、脸，以及此应用中的瓜类表面反应良好。然而，感知计算是基于场景中的相对变化，而机器人定位需要真实世界坐标系中的精确三维数据。