Ensenso N35 Stereo 3D相机N系列IDS立体3D

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ENSENSO N35

GigE, FlexView1, PoE, IP65/67, 大工作距离 3米

Ensenso N35 3D相机紧凑坚固的铝制外壳带有可紧锁的GPIO连接器,用于触发和闪光灯以及GigE连接器,配有两个CMOS传感器(全局快门, 1280 x 1024 pixels)以及投影器(850nm 远红外)。投影器同时有可是范围内的蓝光(465nm)，以及不可视的红外光(850nm)。使用PoE可以在长电缆线上同时传输数据以及供应电源。3D相机达到防护等级IP65/67的要求，因此达到防尘，防水溅或是其他清洁液体。

由于集成了FlexView技术，N35型号特別适合用于静态物体的立体影像，并且工作距离到达3,000mm。可以选用6 至16mm的镜头焦段。 Ensenso N35 3D立体视觉相机都经过出厂校正并且付有MVTec HALCON 介面以及 物件导向的API(C++,C#/ )。

功能

GigE介面 - 多功能灵活
精巧坚固的铝制外罩
IP65/67
FlexView 投影器/ 捕捉静止的物体
全局快门CMOS传感器以及图案投影器，有蓝光或是红外LEDs
帧数(3D):10/每秒 (2xBinning:30) 以及視差數64
帧数(offline processing):30/每秒 (2xBinning:70) 以及視差數64
大工作距离3,000毫米(N35) 可变动的视野范围
在多重相机模式下输出集成过的3D point clouds(点位置资讯)
集成的FlexView技术，困难的物体表面也可以得到更精準地点云图以及3D数据

复数视角组成的即时3D point clouds(点位置资讯)
使用纹理投影立体视觉处理技术捕捉没有纹理的物体表面的影像
捕捉静态跟动态物体
可免费下载对应Windows 以及Linux的驱动程式以及API
单一版本软件包支援 USB 以及GigE的型号
HALCON, C, C++以及 C# 樣本程式(原始碼提供)
出厂前校正,安装设定更简单
通过视觉校正板来集成机器手臂视觉的校正集成功能
在软体上近一步集成uEye 工业相机，可以捕捉额外的色彩资讯或条码
通过 Subsampling 跟 binning 可以获取弹性较大的资料跟帧数

应用程序

• 3D物体识別,分类以及定位,例如:质量保证,调试
• 3D物体重建
• 机器人应用，例如:bin picking
• 物流自动化,例如: (De-)Palletizing 叠栈
• 工厂自动化
• 自动仓储系统

iDS Ensenso N20-604-16-BL Ensenso N20-604-16-BL
iDS UI-3370CP-C-HQ UI-3370CP-C-HQ
iDS AD00028.015 AD00028.015
iDS UI-3590CP-C-HQ UI-3590CP-C-HQ
iDS VS-TCH05-110 VS-TCH05-110
iDS UI-3240LE-C-HQ UI-3240LE-C-HQ
iDS USB 3.0, standard cable, angled downwards, screwable, 5 m USB 3.0, standard cable, angled downwards, screwable, 5 m
iDS UI-2220SE-M-GL UI-2220SE-M-GL
iDS UI-5220SE-M-GL UI-5220SE-M-GL
iDS UI-1540LE-M-GL UI-1540LE-M-GL
iDS UI-3580CP-C-HQ UI-3580CP-C-HQ
iDS USB 3.0, Standardkabel, rechts gewinkelt, verschraubbar, 3 m USB 3.0, Standardkabel, rechts gewinkelt, verschraubbar, 3 m
iDS UI-5484LE-M-GL UI-5484LE-M-GL
iDS UI-3060CP-C-HQ Rev.2 (color) UI-3060CP-C-HQ Rev.2 (color)
iDS UI-2230SE-M-GL UI-2230SE-M-GL
iDS AB.0010.1.10410.12 AB.0010.1.10410.12
iDS AB.0010.1.09810.12 AB.0010.1.09810.12
iDS UI-1240SE-C-HQ UI-1240SE-C-HQ
iDS UI-3370CP-M-GL Rev.2 UI-3370CP-M-GL Rev.2
iDS UI-5250CP-M-GL UI-5250CP-M-GL
iDS UI-5240CP-C-HQ UI-5240CP-C-HQ
iDS UI-3590CP-C-HQ R2 UI-3590CP-C-HQ R2
iDS TR100 TR100
iDS MI-1220-10M MI-1220-10M
iDS CB-USB3-A/microB-3LS CB-USB3-A/microB-3LS
iDS AL00037-HP AL00037-HP
iDS UI-3240CP-M-GL R2 UI-3240CP-M-GL R2
iDS ECA-UI-3370CP-C-HQ-REV2 ECA-UI-3370CP-C-HQ-REV2
iDS UI-5640SE-C-HQ R.2 UI-5640SE-C-HQ R.2
iDS I/O,Standardkabel,gerade,5 m I/O,Standardkabel,gerade,5 m
iDS CAMER CAM-UI5460SECHQ CAMER CAM-UI5460SECHQ
iDS ILL-HP0612-2C 6V 12W 1310-1509391
iDS UI-5240CP-M-GL UI-5240CP-M-GL
iDS Ensenso N35-802-16-bl Stereo 3D Ensenso N35-802-16-bl Stereo 3D
iDS Calibration board Calibration board

机器人通过对地面上的零件进行3D成像，来创建各种零件估计位置地图，从而开始装配过程。此任务由IDS的Ensenso N35 3D相机执行。立体相机在场景上投射图案，这补充了在椅子的组件上发现的弱或不存在的物体表面结构。

从不同的位置获得两个场景的图像，匹配算法可以可视化视差图中的所有点位移。Ensenso软件可以确定每个图像像素或目标点的3D协调。

获取同一物体场景不同纹理的多个图像对会产生更多的图像点。因此，椅子的部件以更高的分辨率以3D形式显示，让机器人更容易识别。

每个手臂都配有平行夹具，用于拾取物体。力传感器连接到手腕上，以确定手指抓握的强度以及它们使物体彼此接触的强度。

南大的Pham Quang Cuong教授解释说，对于一个机器人来说，把一把座椅组装得如此精密，比看上去要复杂得多。“对人类来说，组装的工作可能是很自然的，但对于机器人，我们必须被分解成不同的步骤，比如识别不同的椅子部件在哪里，抓取部件所需的力，以及确保机械手臂不会碰撞。”通过大量的工程努力，我们开发了算法，使机器人能够采取必要的步骤自行组装椅子。

NTU机器人可以在8分55秒内组装宜家的Stefan椅子。 Pham Quang Cuong教授补充说：“我们正在寻求将更多的人工智能整合到这种方法中，甚至从图像中学习组装椅子的不同步骤，使机器人更加自主灵活。