自动化仓储如何实现对高速移动、复杂形状物品的≤0.1mm高精度3D测量？【智能分拣，质量控制】

1. 基于物品的基本结构与技术要求

仓储中的物品种类繁多，从标准化箱体、包裹，到不规则的零部件、异形产品，其形状和尺寸差异巨大。例如，一个电商仓库里可能既有小件的电子产品，也有大件的家居用品。要对这些物品进行形状测量，我们需要关注以下几个方面：

• 尺寸多样性： 物品的长、宽、高可能从几毫米到数米不等，测量系统需要有足够宽泛的量程覆盖。

• 形状复杂性： 不仅仅是规则的立方体，还有圆柱形、球形、不规则的异形件，甚至表面有凸起或凹槽的物品，这些都需要被精确地捕捉和还原其三维形态。

• 表面特性： 物品表面可能是光滑反光的、粗糙吸光的、透明的，或是色彩多样的。不同的表面特性对测量技术提出了挑战，例如反光面容易造成激光散射，透明件则难以捕捉有效信号。

• 运动状态： 很多时候，物品是在高速输送带上移动的，这就要求测量系统具备极快的响应速度和数据采集能力，实现“飞拍”测量，确保不会因为物品移动而丢失细节或影响精度。

• 环境鲁棒性： 仓储环境可能存在粉尘、温度变化、振动等因素，测量设备必须足够坚固耐用，能在这些复杂工况下稳定工作。

高精度的形状测量意味着我们能更精确地计算物品体积，优化货位分配，避免因尺寸偏差导致的存储浪费或发货错误。想象一下，如果一个包裹的实际尺寸比系统记录的略大，就可能导致在自动化分拣线上被卡住，或者在集装箱装载时出现空间浪费。因此，≤0.1mm的测量精度对于提高自动化仓储的运营效率和降低成本至关重要。

2. 针对物品的相关技术标准简介

针对仓储物品的形状测量，主要关注以下几个监测参数的定义和评价方法：

• 尺寸参数： 包括物品的长、宽、高。评价方法通常是在三维点云数据中，通过最小外接矩形或最小外接盒算法，计算出物品在各个坐标轴方向上的最大尺寸。其精度往往通过与标准量具测量的真值进行比对来评价。

• 体积参数： 物品占据的三维空间大小。对于规则形状的物品，体积可通过长宽高相乘得到；对于不规则物品，则需要对三维点云数据进行积分或通过体素化方法估算。评价时同样是与真值对比。

• 轮廓与平面度： 轮廓描述了物品边缘的形状，平面度则衡量表面的平坦程度。这些参数的评价通常通过拟合理想几何形状（如直线、平面、圆）与实际测量数据之间的偏差来确定。例如，可以设定一个公差带，如果所有测量点都在公差带内，则认为符合要求。

• 缺陷检测： 包括凹陷、凸起、划痕、变形等表面或形状异常。评价方法是基于标准模板或CAD模型，分析实际测量点云与标准模型之间的偏差，超出预设阈值的区域则被判定为缺陷。

这些监测参数及其评价方法旨在为仓储自动化提供量化的依据，确保物品信息的准确性，从而支撑智能决策。

3. 实时监测/检测技术方法

在仓储管理中实现高精度物品形状测量，市面上有多种先进的实时监测技术方案，它们各具特点，适用于不同的应用场景。

（1）市面上各种相关技术方案

激光三角测量技术

激光三角测量是实现高精度轮廓和三维形状测量的常用技术。它的工作原理可以形象地理解为：想象你用手电筒（激光发射器）对着墙（被测物体表面）照出一条亮线，然后你用手机相机（图像传感器）从侧面拍下这条线。如果墙面是平的，你看到的线就是直的；如果墙面有凹凸，这条线就会弯曲变形。相机捕捉到这条变形的线，通过几何计算就能知道墙面高低起伏的精确形状。

具体来说，激光发射器会投射一道线形激光束到物体表面。这束激光线在物体表面形成的形状，会因为表面的高低起伏而产生形变。一个高分辨率的图像传感器（通常是CMOS或CCD相机）会从一个特定的角度捕获这条反射的激光线图像。由于激光发射器、被测物体表面的一个点以及相机里的一个像素点，三者形成了一个稳固的几何三角形，并且我们已知激光源与相机之间的固定距离（称为基线 B）以及相机的焦距 f 和其相对激光源的角度 alpha。当物体表面某点的高度 Z 发生变化时，对应的激光光斑在相机图像传感器上的位置 x' 也会发生偏移。

其核心物理基础是三角测量原理。一个简化版的数学关系可以这样表达：Z ≈ (B * f) / (x_prime - C_x)这里，Z 代表被测点的高度信息；B 是激光发射器和相机中心之间的基线距离；f 是相机的有效焦距；x_prime 是激光光斑在相机传感器上对应的像素位置；C_x 是一个与相机光学中心和传感器校准相关的常数。这个公式表明，物体高度的变化会导致激光线在相机传感器上图像位置的位移，通过精确测量这个位移，我们就能反推出物体的高度。

通过快速扫描移动的物体（或移动传感器），系统能够连续获取大量的2D轮廓数据，然后将这些轮廓“堆叠”起来，就能重构出物体的完整3D形状。这种技术特别擅长于捕捉物体的精细形状变化和表面细节。

• 核心性能参数：

  • Z轴重复精度： 典型值可达到微米级别（如 0.2 μm 至 10 μm），具体取决于量程和型号。

  • X轴分辨率： 通常很高，例如每条轮廓线可达数千点，意味着能捕捉非常细微的横向细节。

  • 扫描速度： 极快，可达到每秒数千条甚至上万条轮廓线，适合高速产线。

  • 量程范围： 从几毫米到几百毫米，甚至上千毫米，但高精度往往集中在相对较小的量程内。

• 技术方案的优缺点：

  • 优点： 极高的测量精度和分辨率，尤其在Z轴（高度）方向上表现出色；测量速度快，适合在线实时检测；对大部分材料表面有良好的适应性，通过选择不同波长（如蓝光）的激光，可以有效测量闪亮或高温表面。

  • 缺点： 测量视野通常相对较窄，对于大尺寸物体需要多个传感器协同工作或通过移动扫描；容易受到物体表面反光、透明度等特性的影响，需要针对性地选择激光波长和传感器参数；存在“阴影效应”（遮挡），即激光无法照到或相机无法看到的区域会形成数据盲区。

• 适用场景与成本考量： 适用于需要对小型、精密或不规则物品进行高精度尺寸、轮廓和表面缺陷检测的场景，如自动化生产线上的产品质量控制、精确分拣等。相比其他3D成像技术，中高精度的线激光传感器通常成本适中，但超高精度型号成本会显著增加。

结构光技术

结构光技术通过向物体表面投射已知的特定图案（如条纹、点阵），然后用相机从不同角度捕捉这些图案在物体表面因形状起伏而产生的变形。通过分析这些变形，系统能精确计算出物体表面每个点的三维坐标。

• 核心性能参数： Z轴重复精度可达微米级；最大视野（FOV）可覆盖较大范围，达到米级；扫描速度通常以每秒数千个配置文件计。

• 优缺点：

  • 优点： 能够获取高密度的3D点云，细节丰富；适用于复杂表面和不规则形状；无激光散斑干扰，图像质量高。

  • 缺点： 对环境光比较敏感，可能需要遮光或使用特定波长的结构光；对于移动速度快的物体，可能因曝光时间导致模糊；计算量相对较大。

• 适用场景与成本： 适合对不规则形状物品进行高精度尺寸、体积和表面质量检测，如产品缺陷检测、零件识别和抓取等。高精度结构光系统通常成本较高。

飞行时间（Time-of-Flight, ToF）技术

ToF技术的工作原理类似于声呐，但使用的是光。它发射调制的近红外激光脉冲，并测量激光从发射到被物体表面反射回传感器所需的时间（即“飞行时间”）。光速是已知的，所以通过 距离 = 速度 × 时间 / 2 这个简单公式，就可以直接计算出每个像素点的深度信息，从而生成3D点云。

• 核心性能参数： 测量距离范围广；Z轴重复精度通常在毫米级，相较于激光三角测量和结构光较低；帧率可达30帧/秒甚至更高；视野通常较宽。

• 优缺点：

  • 优点： 实时3D数据采集，速度快；不受环境光影响（使用近红外）；结构紧凑，集成度高；对于测量大范围、中等精度的物体非常高效。

  • 缺点： 测量精度相对较低，不适合微米级的精密测量；对于透明或强吸收光的物体测量效果不佳；边缘细节捕捉能力一般。

• 适用场景与成本： 主要用于动态输送带上的物品体积和尺寸测量，机器人导航、避障，以及对精度要求不那么极致但需要快速获取大范围3D信息的场景。ToF传感器的成本通常较低。

激光雷达 (LiDAR) 技术

激光雷达技术通过发射激光脉冲并测量其反射时间来确定距离，这与ToF的原理有相似之处，但通常LiDAR系统会通过机械旋转或电子扫描的方式，快速、多角度地发射和接收激光，以覆盖更大的区域，生成高密度的3D点云。

• 核心性能参数： 测量精度通常在毫米级；测量速度快，适用于动态场景；工作距离远，可适应较长距离和较大尺寸物品测量。

• 优缺点：

  • 优点： 测量范围大，可覆盖广阔区域；对环境光不敏感；抗干扰能力强，在室外环境表现良好；能够生成大规模高精度3D点云。

  • 缺点： 价格昂贵；对于小尺寸、高精度的微观形状测量不擅长；数据量庞大，处理复杂。

• 适用场景与成本： 主要用于大型或不规则的仓储物品（如托盘货物、超大包裹）的尺寸和体积测量，以及物流车辆的导航、区域监控等。成本通常较高。

（2）市场主流品牌/产品对比

这里我们挑选几个在仓储物品形状测量领域具有代表性的品牌进行对比分析：

• 日本基恩士： 作为创新传感器和自动化产品领域的知名厂商，日本基恩士的3D轮廓测量仪，例如LJ-X8000系列，采用激光三角测量原理。其产品在高速和高精度测量方面表现卓越，Z轴重复精度可达0.2 μm，X轴分辨率高达6400点/轮廓，扫描速度可达16 kHz。这使其能够捕捉极其精细的形状变化和表面细节，尤其适合对小型、精密或不规则物品进行精确尺寸和轮廓测量的仓储应用，如自动化仓储中的产品质量控制和高精度分拣。

• 英国真尚有： 英国真尚有ZLDS202系列线激光传感器也采用激光三角测量原理。该系列产品提供从5mm到1165mm的Z轴量程和8mm到1010mm的X轴宽度，Z轴线性度优达±0.01%满量程，Z轴分辨率为0.01%满量程，X轴分辨率最高可达4600点/轮廓。其扫描速度在标准模式下可达4000Hz，ROI模式下最高可达16000剖面/秒。该系列传感器具有IP67防护等级，工作温度范围宽泛（-40°C至+120°C），并支持多传感器同步，适合工业自动化应用，可精确测量外轮廓、厚度、高度、深度、边沿、凹槽、角度等多种几何特征，甚至针对闪亮材料提供了蓝光激光选项。

• 美国康耐视： 机器视觉领域的全球领导者美国康耐视，其In-Sight 3D-L4000视觉系统采用蓝色结构光技术。该系统以其高精度和强大的3D视觉处理能力著称，Z轴重复精度可达±5 μm，最大视野可达1250 mm x 1250 mm。它特别适合需要对不规则形状物品进行精确尺寸、体积和表面质量检测的应用，例如在仓储环节对产品缺陷的识别和精细形状的匹配。

• 德国西克： 作为领先的传感器和工业自动化解决方案供应商，德国西克的Visionary-T Mini 3D智能相机采用飞行时间（ToF）原理。其优势在于实时3D数据采集、不受环境光影响、集成度高、坚固耐用。该相机测量距离典型值0.5 m至2.2 m，Z轴重复精度在1 m距离处典型值±3 mm，帧率高达30帧/秒。它能有效提升仓储分拣和自动化操作的效率和准确性，尤其适用于动态输送带上的物品体积和尺寸的快速、中等精度测量。

• 瑞士徕卡测量系统： 徕卡测量系统的Leica BLK3D实时3D成像仪，通过集成的校准立体摄像头和先进测量引擎，采用立体视觉和摄影测量算法。其3D测量精度在1.5 m距离处为1.0 mm，测距范围0.5 m至10 m，能够实时生成3D测量结果和点到点测量。BLK3D的优势在于其便携性、操作简便性以及实时3D测量能力，特别适用于对不规则、难以触及或需要现场快速精确测量的单件物品进行形状和尺寸获取，如大型零部件或异形库存物品的现场盘点。

（3）选择设备/传感器时需要重点关注的技术指标及选型建议

在为仓储管理选择合适的物品形状测量设备或传感器时，需要综合考虑以下关键技术指标及其对最终测量效果的影响：

1. 精度与重复性：

   • 实际意义： 精度是指测量结果与真实值之间的接近程度，重复性是指多次测量同一物品时结果的一致性。它们是评估测量系统性能的核心指标。例如，要求≤0.1mm的形状测量，就必须选择精度能达到这个水平或更高的设备。

   • 选型建议： 对于需要精确尺寸、体积计算或进行质量控制（如检测微小缺陷）的场景，如精密零部件仓储，应优先选择高精度（微米级）的激光三角测量或结构光传感器。对于大型包裹或托盘的体积测量，如果对精度要求相对宽松（毫米级），ToF或LiDAR系统可能更具成本效益。

2. 分辨率（Z轴与X轴）：

   • 实际意义： Z轴分辨率表示在深度方向上能分辨的最小尺寸变化，X轴分辨率（对于线激光）则表示在横向轮廓上能捕获的最小细节。高分辨率意味着能捕捉更精细的物品表面特征和更小的尺寸差异。

   • 选型建议： 如果需要检测物品表面的微小划痕、凹凸或精确识别边缘形状，Z轴和X轴都需要高分辨率的传感器。例如，检查产品包装的平整度或识别异形零件的特定槽口，高分辨率的线激光传感器是理想选择。

3. 测量范围（量程）：

   • 实际意义： 指传感器能够有效测量的高度、宽度或距离范围。

   • 选型建议： 根据仓储物品的最大和最小尺寸来选择。如果物品尺寸变化大，可能需要选择量程大的传感器，或者通过多传感器组合、移动扫描等方式扩展测量范围。对于测量小件精密物品，选择最佳工作距离和量程适中的传感器，可以在保证精度的同时降低成本。

4. 扫描速度/帧率：

   • 实际意义： 表示传感器每秒能采集多少个轮廓或多少帧3D图像。对于在输送带上高速移动的物品，高扫描速度是确保测量完整性和不漏检的关键。

   • 选型建议： 针对高速自动化分拣线或生产线，必须选择扫描速度快的线激光传感器或高帧率的ToF相机。如果物品是静态的或移动缓慢，则速度要求可以适当放宽。

5. 材料适应性：

   • 实际意义： 传感器对不同颜色、纹理、反光度、透明度的物品表面的测量能力。

   • 选型建议： 如果仓储物品表面多样，应选择具有良好材料适应性的传感器，例如可切换波长的激光传感器，或对环境光不敏感的ToF传感器。对于透明或吸光材料，可能需要特定的技术或辅助手段。

6. 环境鲁棒性：

   • 实际意义： 传感器在恶劣工作环境（如温度、湿度、粉尘、振动、冲击）下的稳定性和可靠性。

   • 选型建议： 仓储环境往往复杂，应选择防护等级高、工作温度范围宽、抗振抗冲击性能好的工业级传感器。这能显著降低故障率，提高系统稳定性。

（4）实际应用中可能遇到的问题和相应解决建议

1. 环境光干扰：

   • 问题原因和影响： 强烈的环境光（如阳光直射、照明灯具）会与激光传感器发出的光线混合，导致传感器难以准确识别激光线或光斑，从而降低测量精度甚至导致测量失败。

   • 解决建议：

     • 遮光： 在传感器工作区域设置遮光罩或遮光帘，减少环境光影响。

     • 滤光片： 在相机镜头前加装与激光波长匹配的窄带滤光片，只允许激光波长的光线通过，滤除大部分环境杂光。

     • 高功率激光： 使用更高功率的激光器，提高信噪比。

     • 抗环境光算法： 采用传感器内置的抗环境光算法。

2. 物体表面特性挑战：

   • 问题原因和影响：

     • 高反光表面（如金属、透明包装）： 激光在这些表面会产生镜面反射或散射，导致相机接收到的信号过强（饱和）或过弱（无信号），影响测量稳定性。

     • 深色/吸光表面： 吸收大部分激光能量，导致反射光信号弱，传感器难以捕捉。

     • 透明/半透明表面： 激光可能穿透物体而不是反射，导致测量数据不准确或根本无法测量。

   • 解决建议：

     • 选择合适波长激光： 针对闪亮或高温物体，蓝光激光通常效果更好，因为它穿透性较弱，更容易在表面形成散射。

     • 调整入射角： 改变激光束的入射角度，以避免强烈的镜面反射进入相机。

     • 表面预处理： 对于极难测量的表面，可考虑喷涂一层薄薄的漫反射涂层，但会增加操作复杂性。

     • 多传感器融合： 结合不同原理的传感器，例如线激光用于高精度轮廓，ToF用于大致轮廓。

3. 物体遮挡与阴影效应：

   • 问题原因和影响： 当物品形状复杂，存在凹槽、深孔或悬空部分时，激光可能无法照射到某些区域，或者相机无法从其视角看到被照射的激光线，形成测量盲区，导致数据不完整。

   • 解决建议：

     • 多角度测量： 部署多个传感器从不同角度进行测量，然后将数据进行拼接融合。英国真尚有ZLDS202-2Cam双头技术就是为此设计。

     • 优化传感器布局： 仔细规划传感器安装位置和角度，尽量减少遮挡。

     • 结合其他技术： 对于非常复杂的内腔或遮挡区域，可能需要结合工业CT等非接触式测量方法，但这通常不适合在线快速测量。

4. 数据处理与传输延迟：

   • 问题原因和影响： 高速、高分辨率传感器会产生大量数据，如果数据接口带宽不足、处理单元性能有限或算法效率低下，可能导致数据传输和处理延迟，无法满足实时性要求。

   • 解决建议：

     • 高性能接口： 选择支持高速以太网等接口的传感器。

     • 边缘计算： 采用传感器内置智能算法或将数据处理单元部署在靠近传感器的地方，进行本地化处理，减少数据传输量和延迟。

     • 优化算法： 采用高效的3D重建和特征提取算法。

     • ROI模式： 对于线激光传感器，利用感兴趣区域（ROI）模式，只对关键区域进行高频扫描，减少不必要的数据量。

4. 应用案例分享

• 自动化包裹尺寸和体积测量： 在快递分拣中心，线激光传感器能以高精度快速测量经过输送带的各种包裹的长、宽、高和体积，数据实时传输到WMS系统，用于自动计费、优化装车空间和货位分配，显著提升处理效率。

• 产品质量控制与缺陷检测： 在制造型企业的自动化仓储中，线激光传感器可用于对入库或出库前的产品进行最后一道质量检查，例如检测手机外壳的平面度、汽车零部件的几何尺寸偏差，甚至微小的表面划痕或凹陷，确保产品符合质量标准。

• 智能仓储货位优化： 通过精确测量托盘上货物的实际外形和高度，仓储管理系统能够更智能地分配货位，避免因尺寸估算不准而造成的空间浪费或安全隐患，从而最大限度地利用存储空间。