Mech-Eye系列的特长

Mech-Eye - 工业用3D相机

●10种丰富的产品阵容
●大范围的支持视野（135×90mm～3,500×2,800mm）
●进行超10,000小时的连续运行试验，确保稳定性和可靠性

Mech-Vision - 图像处理软件

●采用最先进的深度学习技术
●无需CAD即可识别各种工件
●利用DENSO WAVE独立开发的Mech-Eye专用GUI轻松设置

Mech-Viz - 机器人控制软件

●通过3D实现识别结果和机器人环境的可视化
●可模拟、实时避免干扰、规划轨道
●只需选择型号即可轻松设置机器人模型

 

优点

出色的耐久性和性价比

Mech-Eye工业用相机实施了10,000小时的连续试验，耐久性优异。此外，多种算法可以应对广泛的对象物和环境，因此能够发挥出色的性价比。

强大的图像处理能力

可选择的识别方法可以应对各种对象物和环境。散装或排列好的工件、有光泽和明暗的工件、贴有胶带的工件等也能应对。
还可以在Mech-Vision中添加多种算法，构建适合应用的图像处理。

轻松设置、轻松操作

可从丰富的产品阵容中选择最适合的相机并轻松设置。
专用GUI操作也很简单。也能在DENSO机器人学校学习操作方法。

 

DENSO WAVE独立开发的Mech-Eye专用GUI

●识别方法可以从以下2种中选择。无需模型的CAD数据。
①匹配：
　通过注册拍摄的模型形状来识别。
　适用于散装工件。
②聚类：
　识别与指定工件面积一致的工件。
　适用于简单形状的工件。
●可通过触摸操作完成设置，因此任何人都能直观操作。
※RC9可显示于智能TP，RC8可显示于PC监视器。

 

システム構成

 

运用场景

・码垛
・对分拣机的投入
・分类
・定位
・组装

 

对象物

Mech-Eye可以用各种各样的物体（各种箱子、麻袋、金属零件等）生成高品质的点群数据。

• 

  铺满带有图案或贴有胶带的箱子，没有缝隙

• 

  带有图案的麻袋

• 

  散装的箱子

• 

  散装的金属零件

 

运用事例视频

• 周转箱的码垛和拆垛

• 不规则形状物体、软体物体的拾取

• 不规则形状零件的高精度拾取

 

层叠纸箱的拆垛

概要、课题

概要、课题
・对托盘上堆叠的纸箱进行拆垛的应用
・如果纸箱随机堆叠在托盘上，或者纸箱形状各异，就需要3D图像识别

解决方案
・通过使用Mech-Eye，即使纸箱随机堆叠也能稳定识别
・通过深度学习技术应对混装
・无需注册模型即可拾取所有箱子

 

Mech-Eye相机

	UHP-140	NANO	Pro XS
型号
推荐工作距离范围 [mm]	300 ± 20	300～600	300～600
推荐视野范围 [mm]	135 × 90 @ 280mm～ 150 × 100 @ 320mm	220 × 150 @ 0.3m～ 440 × 300 @ 0.6m	220 × 160 @ 0.3m～ 430 × 320 @ 0.6m
分辨率	2048 × 1536	1280 × 1024	1280 × 1024
Z向单点重复精度*¹	2.6μm @ 0.3m 区域*² : 0.09μm @ 0.3m	0.1mm @ 0.5m	0.1mm @ 0.5m
VDI/VDE 测量精度*³	0.03mm @ 0.3m	0.1mm @ 0.5m	0.1mm @ 0.5m
典型采集时间 [s]	0.6～1.9	0.6～1.1	0.7～1.1
基线长度 [mm]	80	68	93
外形尺寸 [mm]	260 × 65 × 142	145 × 51 × 85	160 × 52 × 87
重量 [kg]	1.9	0.7	0.8
工作温度范围 [℃]	0～45	0～45	0～45
通信端口	Gigabit ethernet	Gigabit ethernet	Gigabit ethernet
输入	24V DC, 3.75A	24V DC, 1.5A	24V DC, 1.5A
安全和电磁兼容	CE/FCC/VCCI/UKCA/KC/ISED/NRTL	CE/FCC/VCCI/UKCA/KC/ISED/NRTL	CE/FCC/VCCI
防护等级	IP65	IP65	IP65
规格 [mm]

 

	PRO S	Log S	Log M
型号
推荐工作距离范围 [mm]	500～1000	500～1000	800～2000
推荐视野范围 [mm]	370 × 240 @ 0.5m～ 800 × 450 @ 1.0m	360 × 250 @ 0.5m～ 710 × 490 @ 1.0m	520 × 390 @ 0.8m～ 1410 × 960 @ 2.0m
分辨率	1920 × 1200	1280 × 1024	1280 × 1024
Z向单点重复精度*¹	0.05mm @ 1.0m	0.1mm @ 1.0m	0.3mm @ 2.0m
VDI/VDE 测量精度*³	0.1mm @ 1.0m	0.2mm @ 1.0m	0.3mm @ 2.0m
典型采集时间 [s]	0.3～0.6	0.3～0.5	0.3～0.5
基线长度 [mm]	180	150	280
外形尺寸 [mm]	265 × 57 × 100	270 × 72 × 130	387 × 72 × 130
重量 [kg]	1.6	2.2	2.4
工作温度范围 [℃]	0～45	0～45	0～45
通信端口	Gigabit ethernet	Gigabit ethernet	Gigabit ethernet
输入	24V DC, 3.75A	24V DC, 3.75A	24V DC, 3.75A
安全和电磁兼容	CE/FCC/VCCI/UKCA/KC	CE/FCC/VCCI	CE/FCC/VCCI
防护等级	IP65	IP65	IP65
规格 [mm]

 

	PRO M	Deep*⁴	LSR S*⁴
型号
推奨動作距離範囲 [mm]	1000～2000	1200～3500	500～1500
推荐视野范围	800 × 450 @ 1.0m～ 1500 × 890 @ 2.0m	1200 × 1000 @ 1.2m～ 3500 × 2800 @ 3.5m	480 × 360 @ 0.5m～ 1500 × 1200 @ 1.5m
分辨率	1920 × 1200	2048 × 1536 (深度) 2000 x 1500 (RGB)	2048 × 1536 (深度) 4000 x 3000/2000 x 1500 (RGB)
Z向单点重复精度*¹	0.2mm @ 2.0m	1.0mm @ 3.0m	0.2mm @ 1.5m
VDI/VDE 测量精度*³	0.2mm @ 2.0m	3.0mm @ 3.0m	1.0mm @ 1.5m
典型采集时间 [s]	0.3～0.6	0.5～0.9	0.5～0.9
基线长度 [mm]	270	300	140
外形尺寸 [mm]	353 × 57 × 100	366 × 77 × 92	228 × 77 × 126
重量 [kg]	1.9	2.4	1.9
工作温度范围	0～45	-10～45	-10～45
通信端口	Gigabit ethernet	Gigabit ethernet	Gigabit ethernet
输入	24V DC, 3.75A	24V DC, 3.75A	24V DC, 3.75A
安全和电磁兼容	CE/FCC/VCCI/UKCA/KC	CE/FCC/VCCI/UKCA/KC/ISED/NRTL	CE/FCC/VCCI/UKCA/KC/ISED/NRTL
防护等级	IP65	IP65	IP67
规格 [mm]

	LSR L*⁴
型号
推奨動作距離範囲 [mm]	1200～3000
推荐视野范围	1200 × 1000 @ 1.2m～ 3000 × 2400 @ 3.0m
分辨率	2048 × 1536 (深度) 4000 x 3000/2000 x 1500 (RGB)
Z向单点重复精度*¹	0.5mm @ 3.0m
VDI/VDE 测量精度*³	1.0mm @ 3.0m
典型采集时间 [s]	0.5～0.9
基线长度 [mm]	380
外形尺寸 [mm]	459 × 77 × 86
重量 [kg]	2.9
工作温度范围	-10～45
通信端口	Gigabit ethernet
输入	24V DC, 3.75A
安全和电磁兼容	CE/FCC/VCCI/UKCA/KC/ISED/NRTL
防护等级	IP65
规格 [mm]

*¹ 单点的z值的100次测量的一倍标准差，测量目标为陶瓷板
*² 两个区域Z均值的差的100次测量的一倍标准差，测量目标为陶瓷板
*³ 基于VDI/VDE 2634 Part II
*⁴ DEEP/LSR S/LSR L：激光设备等级 2级
 

IPC

	Beckhoff IPC C6650	Mech-Eye专用IPC
OS	Windows 10 (64bit)
CPU	Intel® CoreTM i7, 3.6GHz, 4cores	Intel® CoreTM i5, 4.4GHz, 6cores
内存	32GB	16GB
HDD	1TB	256GB
电源	100-240V AC, 600W	AC适配器：AC100-240V～60/50Hz, 2.5A 机体：DC 24V 7.5A, 180W
显卡	NVIDIA Quadro P2200

Mech-DLK - 深度学习用软件的特长

・ Mech-DLK是一款选购软件，可以让客户自己创建深度学习的学习数据。
・ 购买后，无需追加费用即可创建多个学习数据。
・无需将数据传输到外部，因此可以确保数据的安全性。

※DLK＝Deep Learning kit

 

Mech-DLK的使用事例

 

Mech-DLK的构成

 

推荐运行环境

	Mech-DLK Standard
操作系统（OS）	Windows 10以上 ※不支持Linux
CPU	IntelⓇCoreTM i7以上
内存	16GB以上
显卡	GeForce RTX 2070(8GB)以上
显卡的驱动程序	版本471.68以上
显卡性能	NVIDIA GeForce系列，6.1以上的计算能力