机械手的意义
 

　　虽然机器人也可以执行精细的任务，如视觉引导或基于动作的扫描，但经验告诉我们，眼下大多数机器人的自动化应用就是机械手，即需要机器人系统定位工件并将其从一个单元移动到另一个。这些工件可整齐或随机地排列在移动的传送带、叠放的料仓或托盘上。
 

　　此类系统通常会涉及到一个带有真空或气动抓取机制的机械臂，以便机器人能够接触不同表面上的工件并在避免碰撞的前提下有效地将工件运送到目标位置。一些专业化的应用则需要带有“手指”的机械抓取机构，以便能对工件进行拾取、操作和放置。
 

　　在此应用中，由一台集成 Braas UR 机器人的 Gocator 2340 直线剖面测量仪引导机械臂每次拾取一个出现的工件，然后按预定的顺序和位置进行放置，即使工件的具体位置和 3D 方向每次不同，也可完成任务。
 

　　让机器人更智能
 

　　机器人的智能程度不足以自行完成机械手应用。这是因为它们没有可以看的“眼睛”或可以思考的“大脑”。因此，机器人需要通过机器视觉来进行场景可视化，需要通过信息处理来进行控制决策，并需要执行精密的机械运动。
 

　　为提供这些关键的功能，制造商可为机器人搭配使用 3D 智能传感器，构建完备的自动化解决方案。
 

　　为什么需要三维在线检测?
 

　　2D视觉无法检测一个物体的3D几何数据，而3D检测可提供和物体形状相关的空间几何尺寸 (例如：X-Y-Z轴)，这对于机器人拾取等起到至关重要的作用。
 

　　三维智能快照传感器是机器人应用的理想选择
 

　　由美城代理的Gocator双目快照传感器使用结构光和立体相机设计，利用一个单一的“快照”扫描中捕捉目标物不同点的特征生成高密度3D点云。
 

　　每个3D点云由数百万个数据点组成，数据点准确地形成目标物表面的真实3D形状。丰富的3D点云在机器人应用中特别有用，扫描数据标识了拾取和放置过程中必要的位置和方向。
 

　　智能3D意味着与机器人系统无缝集成
 

　　Gocator智能双目快照传感器不仅获取3D数据，而且还分析扫描数据以识别离散部分及其位置和方向。传感器将X-Y-Z和角度信息传递给工业机器人，不需要额外的软件，与各种控制系统如机器人链接，一切都可在传感器上完成。
 

　　例如: Gocator可以安装在机器人上，执行手眼校准来确定快照坐标变换到机器人坐标。Gocator提供内置的测量工具来定位部件，并通过TCP/IP，将测量值直接传输给机器人控制器。
 

　　通过基于Web浏览器的强大的用户界面，可简单快速地整合机器人搭载Gocator一体式三维智能传感器：
 

　　单次快照扫描获取3D数据
 

　　启用和配置零件检测
 

　　启用和配置零件匹配
 

　　添加位置框工具
 

　　将输出设置为ASCII并配置“字符串”以将测量结果传送给UR机器人
 

　　通过这个快速设置，Gocator驱动的机器人预备执行拾取，准备就绪！