ES2952517T3 - Sistemas robóticos y métodos para identificar y procesar diversos objetos - Google Patents

Sistemas robóticos y métodos para identificar y procesar diversos objetos Download PDF

Info

Publication number
ES2952517T3
ES2952517T3 ES16778496T ES16778496T ES2952517T3 ES 2952517 T3 ES2952517 T3 ES 2952517T3 ES 16778496 T ES16778496 T ES 16778496T ES 16778496 T ES16778496 T ES 16778496T ES 2952517 T3 ES2952517 T3 ES 2952517T3
Authority
ES
Spain
Prior art keywords
perception
fall
units
objects
barcode
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
ES16778496T
Other languages
English (en)
Inventor
Thomas Wagner
Kevin Ahearn
Michael DAWSON-HAGGERTY
Christopher GEYER
Thomas Koletschka
Kyle MARONEY
Matthew Mason
Gene Price
Joseph Romano
Daniel Smith
Siddhartha SRINIVASA
Prasanna Velagapudi
Thomas Allen
Benjamin Cohen
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Berkshire Grey Inc
Original Assignee
Berkshire Grey Operating Co Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Berkshire Grey Operating Co Inc filed Critical Berkshire Grey Operating Co Inc
Application granted granted Critical
Publication of ES2952517T3 publication Critical patent/ES2952517T3/es
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J11/00—Manipulators not otherwise provided for
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06K—GRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
    • G06K7/00—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns
    • G06K7/10—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation
    • G06K7/14—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation using light without selection of wavelength, e.g. sensing reflected white light
    • G06K7/1404—Methods for optical code recognition
    • G06K7/1439—Methods for optical code recognition including a method step for retrieval of the optical code
    • G06K7/1443—Methods for optical code recognition including a method step for retrieval of the optical code locating of the code in an image
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B07—SEPARATING SOLIDS FROM SOLIDS; SORTING
    • B07C—POSTAL SORTING; SORTING INDIVIDUAL ARTICLES, OR BULK MATERIAL FIT TO BE SORTED PIECE-MEAL, e.g. BY PICKING
    • B07C3/00—Sorting according to destination
    • B07C3/02—Apparatus characterised by the means used for distribution
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B07—SEPARATING SOLIDS FROM SOLIDS; SORTING
    • B07C—POSTAL SORTING; SORTING INDIVIDUAL ARTICLES, OR BULK MATERIAL FIT TO BE SORTED PIECE-MEAL, e.g. BY PICKING
    • B07C3/00—Sorting according to destination
    • B07C3/10—Apparatus characterised by the means used for detection ofthe destination
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B07—SEPARATING SOLIDS FROM SOLIDS; SORTING
    • B07C—POSTAL SORTING; SORTING INDIVIDUAL ARTICLES, OR BULK MATERIAL FIT TO BE SORTED PIECE-MEAL, e.g. BY PICKING
    • B07C5/00—Sorting according to a characteristic or feature of the articles or material being sorted, e.g. by control effected by devices which detect or measure such characteristic or feature; Sorting by manually actuated devices, e.g. switches
    • B07C5/36—Sorting apparatus characterised by the means used for distribution
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J19/00—Accessories fitted to manipulators, e.g. for monitoring, for viewing; Safety devices combined with or specially adapted for use in connection with manipulators
    • B25J19/02—Sensing devices
    • B25J19/021—Optical sensing devices
    • B25J19/022—Optical sensing devices using lasers
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J19/00—Accessories fitted to manipulators, e.g. for monitoring, for viewing; Safety devices combined with or specially adapted for use in connection with manipulators
    • B25J19/02—Sensing devices
    • B25J19/021—Optical sensing devices
    • B25J19/023—Optical sensing devices including video camera means
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00—Programme-controlled manipulators
    • B25J9/0093—Programme-controlled manipulators co-operating with conveyor means
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00—Programme-controlled manipulators
    • B25J9/16—Programme controls
    • B25J9/1679—Programme controls characterised by the tasks executed
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00—Programme-controlled manipulators
    • B25J9/16—Programme controls
    • B25J9/1679—Programme controls characterised by the tasks executed
    • B25J9/1684—Tracking a line or surface by means of sensors
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00—Programme-controlled manipulators
    • B25J9/16—Programme controls
    • B25J9/1694—Programme controls characterised by use of sensors other than normal servo-feedback from position, speed or acceleration sensors, perception control, multi-sensor controlled systems, sensor fusion
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00—Programme-controlled manipulators
    • B25J9/16—Programme controls
    • B25J9/1694—Programme controls characterised by use of sensors other than normal servo-feedback from position, speed or acceleration sensors, perception control, multi-sensor controlled systems, sensor fusion
    • B25J9/1697—Vision controlled systems
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B65—CONVEYING; PACKING; STORING; HANDLING THIN OR FILAMENTARY MATERIAL
    • B65G—TRANSPORT OR STORAGE DEVICES, e.g. CONVEYORS FOR LOADING OR TIPPING, SHOP CONVEYOR SYSTEMS OR PNEUMATIC TUBE CONVEYORS
    • B65G1/00—Storing articles, individually or in orderly arrangement, in warehouses or magazines
    • B65G1/02—Storage devices
    • B65G1/04—Storage devices mechanical
    • B65G1/137—Storage devices mechanical with arrangements or automatic control means for selecting which articles are to be removed
    • B65G1/1373—Storage devices mechanical with arrangements or automatic control means for selecting which articles are to be removed for fulfilling orders in warehouses
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/04—Programme control other than numerical control, i.e. in sequence controllers or logic controllers
    • G05B19/12—Programme control other than numerical control, i.e. in sequence controllers or logic controllers using record carriers
    • G05B19/124—Programme control other than numerical control, i.e. in sequence controllers or logic controllers using record carriers using tapes, cards or discs with optically sensed marks or codes
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
    • G05B19/4183—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by data acquisition, e.g. workpiece identification
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06K—GRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
    • G06K19/00—Record carriers for use with machines and with at least a part designed to carry digital markings
    • G06K19/06—Record carriers for use with machines and with at least a part designed to carry digital markings characterised by the kind of the digital marking, e.g. shape, nature, code
    • G06K19/06009—Record carriers for use with machines and with at least a part designed to carry digital markings characterised by the kind of the digital marking, e.g. shape, nature, code with optically detectable marking
    • G06K19/06018—Record carriers for use with machines and with at least a part designed to carry digital markings characterised by the kind of the digital marking, e.g. shape, nature, code with optically detectable marking one-dimensional coding
    • G06K19/06028—Record carriers for use with machines and with at least a part designed to carry digital markings characterised by the kind of the digital marking, e.g. shape, nature, code with optically detectable marking one-dimensional coding using bar codes
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06K—GRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
    • G06K7/00—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns
    • G06K7/10—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation
    • G06K7/10544—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation by scanning of the records by radiation in the optical part of the electromagnetic spectrum
    • G06K7/10554—Moving beam scanning
    • G06K7/10594—Beam path
    • G06K7/10683—Arrangement of fixed elements
    • G06K7/10693—Arrangement of fixed elements for omnidirectional scanning
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06K—GRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
    • G06K7/00—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns
    • G06K7/10—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation
    • G06K7/14—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation using light without selection of wavelength, e.g. sensing reflected white light
    • G06K7/1404—Methods for optical code recognition
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06K—GRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
    • G06K7/00—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns
    • G06K7/10—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation
    • G06K7/14—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation using light without selection of wavelength, e.g. sensing reflected white light
    • G06K7/1404—Methods for optical code recognition
    • G06K7/1408—Methods for optical code recognition the method being specifically adapted for the type of code
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06K—GRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
    • G06K7/00—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns
    • G06K7/10—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation
    • G06K7/14—Methods or arrangements for sensing record carriers, e.g. for reading patterns by electromagnetic radiation, e.g. optical sensing; by corpuscular radiation using light without selection of wavelength, e.g. sensing reflected white light
    • G06K7/1404—Methods for optical code recognition
    • G06K7/1439—Methods for optical code recognition including a method step for retrieval of the optical code
    • G06K7/1447—Methods for optical code recognition including a method step for retrieval of the optical code extracting optical codes from image or text carrying said optical code
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/08—Logistics, e.g. warehousing, loading or distribution; Inventory or stock management
    • G06Q10/087—Inventory or stock management, e.g. order filling, procurement or balancing against orders
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/60—Type of objects
    • G06V20/64—Three-dimensional objects
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/12—Fingerprints or palmprints
    • G06V40/13—Sensors therefor
    • G06V40/1312—Sensors therefor direct reading, e.g. contactless acquisition
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/10—Plc systems
    • G05B2219/14—Plc safety
    • G05B2219/14005—Alarm
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/36—Nc in input of data, input key till input tape
    • G05B2219/36371—Barcode reader
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/45—Nc applications
    • G05B2219/45045—Maintenance, automatic storage and retrieval system
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/45—Nc applications
    • G05B2219/45047—Sorting
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/45—Nc applications
    • G05B2219/45063—Pick and place manipulator
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V2201/00—Indexing scheme relating to image or video recognition or understanding
    • G06V2201/06—Recognition of objects for industrial automation
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Robotics (AREA)
  • Toxicology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Manipulator (AREA)
  • Warehouses Or Storage Devices (AREA)
  • Endoscopes (AREA)

Abstract

Se divulga un sistema robótico que incluye un brazo articulado y un primer sistema de percepción para inspeccionar un objeto, así como una pluralidad de sistemas de percepción adicionales, cada uno de los cuales está dispuesto para dirigirse hacia un área común en la que se puede colocar un objeto mediante el brazo robótico de manera que se pueda obtener una pluralidad de vistas dentro del área común mediante la pluralidad de sistemas de percepción adicionales. (Traducción automática con Google Translate, sin valor legal)

Description

DESCRIPCIÓN
Sistemas robóticos y métodos para identificar y procesar diversos objetos
PRIORIDAD
La presente solicitud reivindica la prioridad de la solicitud de patente provisional de EE. UU. con n.° de serie 62/217.200 presentada el 11 de septiembre de 2015, así como la solicitud de patente provisional de EE. UU. con n.° de serie 62/269.640 presentada el 18 de diciembre de 2015.
ANTECEDENTES
La invención se refiere, en general, a sistemas robóticos y otros sistemas de clasificación y se refiere, en particular, a sistemas robóticos y otros sistemas de clasificación que están pensados para su uso en entornos dinámicos que requieren que el sistema acomode el procesamiento de diversos objetos.
Muchas operaciones de cumplimiento de pedidos logran una alta eficiencia mediante el empleo de un proceso denominado picking por oleadas. En el picking por oleadas, los pedidos se recogen de las estanterías del almacén y se colocan en contenedores que contienen varios pedidos que se clasifican aguas abajo. En la etapa de clasificación, se identifican los artículos individuales y se consolidan los pedidos de varios artículos en una sola ubicación del contenedor o estantería, de forma que puedan empaquetarse y enviarse después a los clientes. El proceso de clasificación de estos artículos se ha realizado a mano. Un clasificador humano recoge un artículo de un contenedor entrante, encuentra el código de barras en el objeto, escanea el código de barras con un escáner de código de barras portátil, determina a partir del código de barras escaneado la ubicación adecuada del contenedor o estantería para el artículo y coloca después el artículo en la ubicación así determinada del contenedor o estantería donde se han colocado todos los artículos para ese pedido.
Los escáneres de código de barras operados manualmente son generalmente sistemas fijos o portátiles. Con sistemas fijos, tales como los que se usan en los sistemas de punto de venta, el operario sostiene el artículo y lo coloca frente al escáner de forma que el código de barras se oriente hacia los sensores del dispositivo de escaneo y el escáner, que escanea continuamente, decodifica cualquier código de barras que pueda detectar. Si el artículo no se detecta de inmediato, la persona que sostiene el artículo normalmente necesita variar la posición o la rotación del artículo frente al escáner fijo, para que el código de barras sea más visible para el escáner. Para los sistemas portátiles, la persona que opera el escáner busca el código de barras en el artículo y sostiene después el escáner para que el código de barras del artículo sea visible para el escáner y presiona después un botón en el escáner portátil para iniciar un escaneo del código de barras.
Otras formas de identificar elementos mediante el escaneo de códigos de barras requieren que la ubicación del código de barras se controle o restrinja para que un escáner de código de barras fijo o controlado por un robot pueda ver el código de barras de forma fiable. Los escáneres automáticos de código de barras también implican sistemas fijos o portátiles y se aplican los mismos principios. En el caso de los escáneres de código de barras usados normalmente en aplicaciones industriales, las posibles posiciones de los códigos de barras deben controlarse estrictamente para que los códigos de barras sean visibles para uno o más escáneres. Por ejemplo, se pueden colocar uno o más escáneres de código de barras en ubicaciones fijas con respecto a un transportador o una serie de bandejas móviles, de modo que los escáneres puedan escanear objetos, normalmente cajas, a medida que pasan por los escáneres. En estas instalaciones, la gama de colocación de los códigos de barras es comparativamente limitada, ya que estos deben estar en etiquetas fijadas en uno de los cuatro lados o en la parte superior de una caja, que también necesita presentarse en orientaciones adecuadas para el escaneo. El código de barras detectado se asocia luego con la sección inmediata del transportador o se asocia con la bandeja móvil particular en la que se había colocado el objeto antes del escaneo.
En todos estos casos, los sistemas emplean sensores, cámaras o sensores de reflectividad láser, así como software para detectar los códigos de barras y descodificarlos. Estos métodos tienen limitaciones inherentes que incluyen el rango de distancias de orientaciones relativas al sistema de detección, sobre el que son capaces de escanear códigos de barras de forma fiable. En primer lugar, el código de barras debe estar orientado hacia el escáner; en segundo lugar, el alcance del código de barras debe ser tal que los elementos individuales puedan distinguirse con fiabilidad; y, en tercer lugar, la inclinación y el sesgo del código de barras deben ser tales que los elementos individuales puedan distinguirse con fiabilidad. Los tipos de sensores empleados y la robustez de los esquemas de detección y descodificación del software determinan estos parámetros de rendimiento. Por lo tanto, sigue existiendo la necesidad de un sistema de identificación de objetos para un sistema robótico que sea capaz de acomodar la identificación y el procesamiento automatizados de una variedad de objetos en una variedad de orientaciones.
El documento US 2015/081090 A1 divulga un sistema de manipulación de materiales que comprende: una plataforma para recibir una pluralidad de artículos, una pluralidad de contenedores de clasificación, cada contenedor corresponde a un tipo de artículo, un sistema de reconocimiento de objetos para identificar un artículo en la plataforma y categorizar dicho artículo por tipo de artículo específico y un conjunto de acoplamiento de artículos para acoplar y entregar dicho artículo en dicho contenedor de clasificación correspondiente. El sistema de reconocimiento de objetos en 3D incluye un detector 3D para detectar dicho artículo y una base de datos que contiene datos sobre las características de los tipos de artículos y el sistema de reconocimiento de objetos está dispuesto para identificar el artículo en función de los datos dentro de dicha base de datos e instruir al conjunto de acoplamiento de artículos para que acople y coloque el artículo en dicho contenedor de clasificación.
El documento US 2002/0147568 A1 divulga un sistema y un método para escanear un objeto dentro de una región usando un esquema de escaneo conforme. Las mediciones de la región pueden producir datos indicativos de una o más características del objeto. El método también puede generar una salida que indique una o más características del objeto.
El documento JP 2003/150230 A divulga un sistema de gestión de imágenes operacionales para ejecutar el análisis operativo de cada proceso operativo con un medio de reconocimiento de trabajos para reconocer un trabajo a realizar, un medio fotográfico para fotografiar el contenido operativo, un medio correspondiente al proceso para corresponder cada proceso operativo a las imágenes obtenidas por el medio fotográfico, un medio de registro de información para registrar la información obtenida por el medio de reconocimiento de trabajos y las imágenes obtenidas por el medio fotográfico, y un medio de control de información para ejecutar la edición tal como la conexión de las imágenes relacionadas con un solo trabajo en el orden de ejecución del proceso operativo en base a la información registrada en el medio de registro de información y el flujo del proceso de producción.
El documento WO 2010/034044 A2 divulga un método para recibir y/o procesar secuencialmente objetos individuales de una cantidad de objetos movida, en particular de forma continua, por un aparato transportador usando un aparato de manipulación, particularmente un robot industrial, que comprende un método de formación de imágenes llevado a cabo en el cantidad de objetos movidos y un método de detección de objetos para localizar, identificar y seleccionar al menos un objeto que puede ser recibido y/o procesado por el aparato de manipulación usando la información de imagen del sistema de detección de objetos que procesa el método de formación de imágenes y recibir y/o procesar un objeto seleccionado con el aparato de manipulación.
El documento US20060190356A1 divulga un método de garantía de calidad en el que los paquetes individuales se seleccionan y agrupan según lo que se va a enviar a un receptor específico.
El documento CN 202539084 U divulga un sistema de reconocimiento por escaneo de múltiples dígitos, que incluye un reconocedor de códigos de barras, un manipulador, un dispositivo de control del manipulador, una bandeja, un escáner de código de barras y una unidad central de procesamiento.
SUMARIO
De acuerdo con un aspecto, la invención proporciona un sistema robótico según la reivindicación independiente 1 anexa.
De acuerdo con otro aspecto, la invención proporciona un método de clasificación automatizada de objetos según la reivindicación independiente 7 anexa.
BREVE DESCRIPCIÓN DE LOS DIBUJOS
La siguiente descripción puede entenderse mejor con referencia a los dibujos adjuntos, en los que:
la figura 1 muestra una vista esquemática ilustrativa de un sistema según una realización que es útil para entender la presente invención;
la figura 2 muestra una vista esquemática ilustrativa de una parte del sistema de la figura 1 que incluye una pluralidad de unidades de percepción;
la figura 3 muestra una vista esquemática ilustrativa de los datos de imagen de percepción de un conjunto de objetos a clasificar tal como se presentan en una estación de alimentación en un sistema según una realización de la presente invención;
la figura 4 muestra una vista esquemática ilustrativa de una única sujeción simulada de un objeto a identificar según una realización de la presente invención;
la figura 5 muestra una vista esquemática ilustrativa de múltiples sujeciones simuladas superpuestas del objeto de la figura 4;
la figura 6 muestra una vista esquemática ilustrativa de posiciones superpuestas simuladas de muchos códigos de barras;
la figura 7 muestra una vista esquemática ilustrativa de una configuración de unidades de percepción basada en el modelado de las figuras 4 a 6;
la figura 8 muestra una vista esquemática ilustrativa de un sistema según una realización de la presente invención;
la figura 9 muestra una vista isométrica esquemática ilustrativa de una unidad de percepción de caídas para su uso según el sistema de la figura 8; y
la figura 10 muestra una vista superior esquemática ilustrativa vista isométrica de la unidad de percepción de caídas de la figura 9.
Los dibujos se muestran únicamente con fines ilustrativos.
DESCRIPCIÓN DETALLADA
De acuerdo con una realización, la invención proporciona un sistema de percepción de objetos con el fin de clasificar automáticamente objetos individuales en un conjunto. En aplicaciones tal como el cumplimiento de pedidos, los objetos se reúnen en conjuntos heterogéneos y se deben clasificar. Los objetos individuales deben identificarse y, a continuación, dirigirse a ubicaciones específicas para cada objeto. El sistema descrito automatiza de forma fiable la identificación de objetos de este tipo empleando escáneres de código de barras automatizados y un brazo robótico. De acuerdo con ciertas realizaciones, por ejemplo, el sistema usa el brazo robótico para sostener el elemento frente a uno o más escáneres de código de barras para que el objeto pueda ser escaneado. De acuerdo con varias realizaciones, las unidades de percepción (por ejemplo, cámaras o escáneres) pueden buscar una variedad de códigos tales como indicios (por ejemplo, códigos de barras, etiquetas de radiofrecuencia, Unidad de mantenimiento de existencias (SKU), Código universal de producto (UPC), IR de longitud de onda baja (LWIR), así como códigos de barras invisibles y marcas de agua digitales, tal como Digimarc DWCode, etc.)
Mientras que los escáneres industriales fijos requieren que el código de barras del objeto esté situado de forma que su código de barras sea visible para un escáner, el brazo robótico de la presente invención puede recoger un objeto de un conjunto heterogéneo de objetos donde el código de barras no es visible y escanear el elemento. El resultado es un sistema automatizado de escaneo de códigos de barras de elementos arbitrarios en un flujo heterogéneo de objetos que se puede usar para identificar elementos con precisión y fiabilidad.
La clasificación para el cumplimiento de pedidos es una aplicación para la identificación automática de objetos a partir de un flujo de objetos heterogéneo. Los escáneres de código de barras tienen una amplia variedad de usos, incluyendo la identificación de la unidad de mantenimiento de existencias de un artículo o el seguimiento de paquetes. El sistema descrito puede tener muchos usos en la identificación y clasificación automáticas de objetos.
Funcionando junto con un sistema robótico de recogida y colocación, un sistema de este tipo de una realización de la presente invención automatiza parte del proceso de clasificación, en particular la etapa de identificación de los objetos recogidos. En lugar de que una persona recoja el objeto de un contenedor, un brazo robótico puede recoger un objeto de un contenedor, coloca el objeto frente a un escáner de código de barras y, a continuación, una vez obtenidos los códigos de identificación del objeto, coloca el objeto en la ubicación adecuada del contenedor o estantería. Dado que los escáneres de código de barras emplean cámaras o láseres para escanear simbologías 1D o 2D impresas en etiquetas adheridas a artículos, los códigos de barras deben ser visibles para los sensores del escáner para que el escaneo tenga éxito, con el fin de identificar automáticamente elementos en un flujo heterogéneo de artículos arbitrarios, como en un conjunto desordenado de artículos que se encuentran en un contenedor.
De acuerdo con varias realizaciones, por lo tanto, la invención proporciona un método para determinar la identidad de un objeto a partir de una recogida de objetos, así como un método para escanear el código de barras de un objeto empleando uno o más escáneres de código de barras y un brazo robótico con un efector final que sostiene el objeto. La invención proporciona además un método para determinar la colocación de escáneres de código de barras fijos de modo que se maximice la probabilidad de escanear con éxito un objeto sostenido por un efector final robótico de acuerdo con ciertas realizaciones, así como un método para determinar una secuencia de colocaciones de un efector final robótico para minimizar el tiempo que lleva una configuración de uno o más escáneres de código de barras para escanear con éxito un objeto y un método para escanear el código de barras de un objeto mediante el empleo de un escáner de código de barras como efector final en un brazo robótico.
Un aspecto importante es la capacidad de identificar objetos mediante códigos de barras u otras marcas visuales de los objetos empleando un brazo robótico para recoger objetos individuales y colocarlos o dejarlos caer frente a uno o más escáneres. Los sistemas de escaneo automatizado no podrían ver los códigos de barras en los objetos que se presentan de manera que sus códigos de barras no estén expuestos o visibles. Dado que el sistema usa un robot para sostener el objeto, puede maniobrar el objeto para hacer visible el código de barras o emplear varios escáneres que ven el artículo desde varios puntos de vista para adquirir el código de barras, independientemente de cómo se sostenga el objeto.
En la figura 1 se muestra un sistema automatizado de identificación de artículos de acuerdo con una realización que es útil para comprender la presente invención. La figura 1 muestra un sistema robótico 10 que incluye un brazo articulado 12 que incluye un efector final 14 y secciones articuladas 16, 18 y 20. El brazo articulado 12 selecciona elementos de un transportador 22, que están en un contenedor en el transportador 22 o están en el propio transportador. Un soporte 24 incluye una primera unidad 26 de detección adjunta que se dirige hacia el transportador desde arriba del transportador. El sistema de percepción puede ser una unidad 26 de percepción, por ejemplo, una cámara o un escáner tal como un escáner de reflectividad láser u otro tipo de lector de código de barras, o un escáner de identificación por radiofrecuencia. Se proporciona una pluralidad de unidades de percepción adicionales en un sistema 28 de percepción (como se analizará con más detalle a continuación con referencia a la figura 2).
El sistema robótico 10 puede incluir además el entorno robótico, una estación objetivo 30 que incluye una serie de contenedores 32 en los que se pueden colocar los objetos después de la identificación. Un sistema 34 central de computación y control se puede comunicar con la unidad 26 de percepción y el sistema 28 de percepción, así como con el brazo articulado 12 mediante comunicación inalámbrica o, en ciertas realizaciones, se puede proporcionar el sistema 34 central de computación y control dentro de la sección 20 base del brazo articulado.
La figura 2 muestra el sistema 28 de percepción que incluye una pluralidad de unidades 40, 42, 44, 46 y 48 de percepción, así como una pluralidad de fuentes 50, 52, 54 y 56 de iluminación para su uso en ciertas realizaciones de la presente invención. Cada una de las unidades 40, 42, 44, 46 y 48 de percepción puede ser, por ejemplo, una cámara (por ejemplo, 2D o 3D), un escáner tal como un escáner de reflectividad láser u otro tipo de lector de código de barras (por ejemplo, escáneres de código de barras 1D o 2D) o un escáner de identificación por radiofrecuencia junto con el software asociado para procesar los datos percibidos.
Generalmente, el sistema proporciona, en una realización específica, un sistema automatizado de identificación de artículos que incluye un sistema robótico de recogida y colocación que es capaz de recoger artículos, moverlos en el espacio y colocarlos. El sistema también incluye el conjunto de objetos por sí mismos a identificar; la forma en la que se organizan los objetos entrantes, comúnmente en una pila heterogénea en un contenedor o en una línea en un transportador; la forma en la que se organizan los objetos salientes, normalmente en una serie de contenedores salientes o cubículos de estanterías; la forma en la que se etiquetan los objetos con códigos de barras o etiquetas de identificación por radiofrecuencia; un escáner primario fijo que funciona por encima del flujo entrante de objetos; una estación de escaneo de códigos de barras en la que se activan uno o más escáneres de código de barras e iluminadores cuando el objeto se sostiene en la estación; y un sistema central de computación y control determina la ubicación adecuada para colocar el objeto, que depende del código de barras decodificado del objeto.
Como se señaló, el sistema robótico de recogida y colocación es normalmente un brazo robótico equipado con sensores y computación, que cuando se combina se supone en el presente documento que presenta las siguientes capacidades: (a) es capaz de recoger objetos de una clase específica de objetos y separarlos de una corriente de objetos heterogéneos, ya sea que estén revueltos en un contenedor o que estén individualizados en un sistema transportador motorizado o por gravedad, (b) es capaz de mover el objeto a lugares arbitrarios dentro de su espacio de trabajo, (c) es capaz de colocar objetos en una ubicación del contenedor o estantería saliente en su espacio de trabajo; y (d) es capaz de generar un mapa de objetos que puede recoger, representado como un conjunto candidato de puntos de agarre en la celda de trabajo y como una lista de politopos que encierran el objeto en el espacio.
Los objetos permitidos están determinados por las capacidades del sistema robótico de recogida y colocación. Se supone que su tamaño, peso y geometría son tales que el sistema robótico de recogida y colocación puede recogerlos, moverlos y colocarlos. Estos pueden ser cualquier tipo de mercancía, paquetes, encomiendas u otros artículos pedidos que se beneficien de la clasificación automatizada. En determinadas realizaciones, cada objeto está asociado a una unidad de mantenimiento de existencias (SKU), que identifica el elemento.
La forma en que llegan los objetos entrantes puede ser, por ejemplo, en una de dos configuraciones: (a) los objetos entrantes llegan apilados en contenedores de objetos heterogéneos como se muestra en la figura 3; o (b) los artículos entrantes llegan por un transportador en movimiento. Como se muestra en la figura 3, la recogida de objetos incluye algunos que tienen códigos de barras expuestos como se muestra en 60, 62, 64, 66, 68, 70 y 72 y otros objetos que no tienen códigos de barras expuestos. Se supone que el sistema robótico de recogida y colocación puede recoger elementos del contenedor o del transportador. El flujo de objetos entrantes es la secuencia de objetos a medida que se descargan del contenedor o del transportador.
La forma en que se organizan los objetos salientes es tal que los artículos se colocan en un contenedor, ubicación de estantería o cubículo u otra ubicación de destino en donde se consolidan todos los objetos correspondientes a un pedido dado. Estos destinos de salida se pueden disponer en conjuntos verticales, conjuntos horizontales, cuadrículas o de alguna otra forma regular o irregular, pero el sistema conoce tal disposición. Se supone que el sistema robótico de recogida y colocación puede colocar objetos en todos los destinos de salida y el destino de salida correcto se determina a partir de la SKU del objeto.
Se supone que los objetos están marcados en uno o más lugares en su exterior con una marca distintiva visual tal como un código de barras o una etiqueta de identificación por radiofrecuencia (RFID) u otro identificador único para que puedan ser identificados por un escáner. El tipo de marca depende del tipo de sistema de escaneo usado, pero puede incluir simbologías de códigos de barras 1D o 2D. Pueden emplearse múltiples simbologías o enfoques de etiquetado. Se supone que los tipos de escáneres empleados son compatibles con el enfoque de marcado. La marca, ya sea mediante código de barras, etiqueta RFID u otros medios, codifica una cadena de símbolos, que normalmente es una cadena de letras y números. La cadena de símbolos asocia de forma única el objeto con una SKU.
La unidad 26 de percepción primaria es un dispositivo montado sobre el área a la que llegan los objetos entrantes, que escanea todos los objetos entrantes en busca de características de identificación. Cuando los objetos entrantes llegan en contenedores, la unidad de percepción primaria se monta sobre el contenedor. La unidad de percepción primaria consta de uno o más dispositivos que pueden reconocer marcas visualmente distintivas, que pueden incluir códigos de barras u otras características de identificación o etiquetas RFID en los objetos. Los componentes de la unidad pueden incluir cámaras, escáneres RFID, iluminadores y microprocesadores decodificadores. La unidad de percepción primaria hace la primera pasada para reconocer elementos en el contenedor. La unidad de percepción primaria localiza cualquier código que haya encontrado y se supone que el sistema robótico de recogida y colocación puede usar esa ubicación para recoger el elemento con el código dado.
El sistema 28 de percepción (por ejemplo, los escáneres secundarios) es un conjunto que escanea cualquier objeto que la unidad de percepción primaria no puede escanear entre los objetos entrantes o que escanea los objetos para confirmar los resultados de la unidad de percepción primaria. En realizaciones adicionales, los escáneres secundarios se pueden usar para detectar cualquier indicio adicional, que puede confirmar la identificación o puede detectar que se ha agarrado más de un objeto, en cuyo caso, ambos se devuelven al área entrante de entrada. Los objetos entrantes en un contenedor o en un transportador pueden tener etiquetas parcial o totalmente tapadas por otros objetos o es posible que las etiquetas no estén frente al escáner. El sistema de percepción secundario está montado en el espacio de trabajo del sistema robótico de recogida y colocación para que los artículos no identificados puedan presentarse al escáner secundario. Al igual que la unidad de percepción primaria, el sistema de percepción secundario consta de uno o más dispositivos de percepción, que pueden incluir cámaras, escáneres RFID, iluminadores y microprocesadores decodificadores.
Las operaciones de los sistemas descritos anteriormente están coordinadas por el sistema 34 de control central. Este sistema determina, a partir de datos de percepción (por ejemplo, cadenas de símbolos), la SKU asociada con un objeto, así como el destino de salida del objeto. El sistema de control central está compuesto por una o más estaciones de trabajo o unidades centrales de procesamiento (CPU). La correspondencia entre las SKU y los destinos de salida se mantiene mediante el sistema de control central en una base de datos denominada manifiesto. El sistema de control central mantiene el manifiesto comunicándose con un sistema de gestión de almacenes (WMS).
Durante la operación, el amplio flujo de trabajo puede ser generalmente como sigue. Primero, el sistema está equipado con un manifiesto que proporciona el destino de salida para cada objeto entrante. A continuación, el sistema espera a que los objetos entrantes lleguen en un contenedor o en un transportador. Cuando el sistema robótico de recogida y colocación reconoce que uno o más objetos entrantes están presentes, el sistema de control central da instrucciones a la unidad de percepción primaria para que escanee los objetos entrantes. La unidad de percepción primaria crea una lista de marcas detectadas, que incluye sus cadenas de símbolos, así como sus posiciones en el espacio de trabajo. La unidad de percepción primaria transmite esta lista al sistema de control central.
El sistema de control central recibe de la unidad de percepción primaria la información percibida, incluidas las marcas detectadas, y del sistema robótico de recogida y colocación recibe una lista de objetos no identificados pero que se pueden recoger. Las coordenadas de posición en ambas listas se registran entre sí empleando información de calibración sobre el escáner primario y el sistema robótico de recogida y colocación. El sistema de control central emplea el mapa generado por el sistema robótico de recogida y colocación para determinar por medios geométricos simples los objetos que encierra cada marca detectada. Así, el sistema de control central asocia a cada marca el objeto al que corresponde. Esta etapa es una asociación de datos basada en marcas. El sistema de control central clasifica cada uno de los artículos candidatos a recoger en función de una heurística, tal como elegir el objeto más alto de una pila, y así genera una lista de recogida de candidatos.
Una vez más, la figura 3 muestra un ejemplo de una asociación de datos basada en marcas entre los objetos identificados por el sistema robótico de recogida y colocación y las marcas detectadas por una unidad de percepción. En este caso, los símbolos de código de barras (cuadriláteros delimitadores) están asociados con los objetos no identificados (segmentos sombreados) en los que se encuentran los símbolos de código de barras.
Si se recoge al menos un candidato en la lista de recogida de candidatos que está asociada con una marca, el sistema elige la recogida con la clasificación más alta. La expectativa es que el objeto recogido corresponderá a la marca previamente asociada por el sistema de control central y detectada por la unidad de percepción primaria. Dado que esta asociación puede ser potencialmente errónea, el sistema de control central realiza una verificación. Una vez que el objeto ha sido retirado y separado del conjunto de objetos entrantes, el sistema indica a la unidad de percepción primaria que vuelva a escanear los artículos entrantes. Si se eliminó el objeto correcto, entonces la marca asociada a él ya no debería estar en la lista de marcas detectadas por la unidad de percepción primaria. Sin embargo, si todavía está la marca asociada con el elemento recogido, entonces debe ser que recogió el elemento incorrecto. Si recogió el elemento incorrecto, vuelve a colocar el elemento y repite el proceso de generar candidatos de recogida desde el sistema robótico de recogida y colocación y el escáner primario.
Si no se recogen candidatos asociados a una marca, entonces recoge el objeto asociado a la recogida con la clasificación más alta. Dado que no hay ninguna marca asociada con el objeto, es un objeto no identificado. Después de que el sistema robótico de recogida y colocación recoja el elemento del conjunto de objetos entrantes, el sistema de control central da instrucciones al sistema robótico de recogida y colocación para que mueva el objeto al sistema de percepción secundario para escanearlo. El sistema de control central da instrucciones al sistema de percepción secundario para escanear el objeto no identificado.
Si el sistema de percepción secundario reconoce con éxito una marca en el objeto, entonces se identifica el objeto y el sistema de control central ordena al sistema robótico de recogida y colocación que transfiera el elemento al destino de salida determinado desde la SKU, que se determina a partir de la marca detectada.
Si el sistema de percepción secundario no puede reconocer una marca en el objeto, entonces, dependiendo de la configuración del escáner, el sistema de control central puede ordenar al sistema robótico de recogida y colocación que gire el objeto para intentar que las marcas sean visibles para los escáneres y para escanear el objeto de nuevo. Esto puede ocurrir varias veces para garantizar que si la marca estuviera en el objeto, se detectaría. La secuencia de ubicaciones y orientaciones de los objetos se elige para minimizar la cantidad de tiempo promedio o máxima que lleva el escaneo secundario. Si el objeto no se puede identificar o si el sistema de percepción secundario detecta identificadores de productos que no coinciden (lo que posiblemente indique una recogida doble), el objeto se puede transferir a un destino de salida especial para objetos no identificados o se puede devolver al flujo entrante.
Todo este procedimiento funciona en un bucle hasta que se agotan todos los objetos del conjunto entrante. Los objetos en la corriente entrante se identifican, clasifican y enrutan automáticamente a los destinos de salida.
Por lo tanto, según una realización, la invención proporciona un sistema para clasificar objetos que llegan en contenedores entrantes y que deben colocarse en una estantería de contenedores salientes, donde la clasificación se basará en un símbolo de código de barras. En esta realización, los sistemas de percepción primario y secundario pueden detectar y descodificar simbologías de códigos de barras.
Las especializaciones clave en esta realización son el diseño específico de los sistemas de percepción primario y secundario para maximizar la probabilidad de un escaneo exitoso, mientras que simultáneamente se minimiza el tiempo de escaneo promedio. La probabilidad de un escaneo exitoso y el tiempo de escaneo promedio constituyen características clave de rendimiento. Estas características clave de rendimiento están determinadas por la configuración y las propiedades de los sistemas de percepción primario y secundario, así como por el grupo de objetos y cómo se marcan.
Las dos características clave de rendimiento se pueden optimizar para un conjunto de elementos y un método de etiquetado de códigos de barras dados. Los parámetros de la optimización para un sistema de códigos de barras incluyen cuántos escáneres de código de barras incluir, dónde y en qué orientación colocarlos y qué resoluciones de sensor y campos de visión usarán los escáneres. La optimización se puede, en determinadas realizaciones, realizar mediante simulación con modelos del objeto.
La optimización a través de la simulación emplea un modelo de rendimiento de escáner de código de barras. Un modelo de rendimiento de escáner de código de barras es el intervalo de posiciones, orientaciones y tamaño del elemento del código de barras que un símbolo de código de barras puede detectar y decodificar por un escáner de código de barras, donde el tamaño del elemento del código de barras es el tamaño de la característica más pequeña del código de barras. Por lo general, se clasifican en un intervalo mínimo y máximo, un ángulo de desviación máximo, un ángulo de paso máximo y un ángulo de inclinación mínimo y máximo.
Si un escáner de código de barras y un símbolo se sostienen en posición vertical y el símbolo del código de barras mira hacia el escáner de modo que el símbolo quede paralelo al lado del sensor del escáner, entonces el símbolo del código de barras se encuentra en lo que se denomina plano fronto-paralelo. El ángulo entre el plano fronto-paralelo y un plano que gira alrededor del eje vertical es el ángulo de desviación. El ángulo entre el plano fronto-paralelo y un plano que gira alrededor del eje horizontal es el ángulo de paso. El ángulo que forma una característica en el frontoparalelo cuando gira alrededor de un eje perpendicular al plano fronto-paralelo es el eje de inclinación.
Los rendimientos normales de los escáneres de código de barras basados en cámaras son que pueden detectar símbolos de códigos de barras dentro de cierto intervalo de distancias, siempre que tanto el paso como la desviación del plano del símbolo estén dentro del intervalo de más o menos 45 grados, mientras que la inclinación del símbolo puede ser arbitraria (entre 0 y 360 grados). El modelo de rendimiento de escáner de código de barras predice si se detectará un símbolo de código de barras determinado en una posición y orientación determinadas.
El modelo de rendimiento de escáner de código de barras se combina con un modelo de dónde se esperaría que se colocaran y orientaran los códigos de barras. Un modelo de emplazamiento de símbolo de código de barras es el intervalo de todas las posiciones y orientaciones, en otras palabras, emplazamientos en los que se espera encontrar un símbolo de código de barras. Para el escáner secundario, el modelo de emplazamiento de símbolo de código de barras es en sí mismo una combinación de un modelo de sujeción de artículos, que predice cómo sostendrá los objetos el sistema robótico de recogida y colocación, así como un modelo de apariencia del elemento-código de barras, que describe las posibles colocaciones del símbolo de código de barras sobre el objeto. Para el escáner primario, el modelo de emplazamiento de símbolo de código de barras es en sí mismo una combinación del modelo de apariencia del elemento de código de barras, así como un modelo de emplazamiento del objeto entrante, que modela la distribución de emplazamientos sobre los que los artículos entrantes se presentan al escáner primario. Estos modelos se pueden construir empíricamente, modelar usando un modelo analítico o se pueden emplear modelos aproximados usando modelos de esfera para objetos y distribuciones uniformes sobre la esfera como un modelo de apariencia del elemento de código de barras.
En una realización, por ejemplo, dos objetos, una botella y un recipiente de pasta de dientes, representan el conjunto de objetos y los símbolos de código de barras se colocan en ubicaciones fijas y conocidas en todas las instancias de estos objetos. Con un modelo 3D de estos dos objetos, las capacidades conocidas del sistema robótico de recogida y colocación se usan para generar una muestra aleatoria de emplazamientos de los objetos. Estos emplazamientos son con respecto al efector final del sistema robótico de recogida y colocación, normalmente una pinza.
La figura 4 muestra un ejemplo de una única sujeción simulada de una botella 80, sujetada por un efector final 82 de un sistema robótico de recogida y colocación basado en pinzas de vacío. La figura 5 muestra en 84 muestras superpuestas de la botella 80 mostrada en la figura 4. Con estas muestras, y debido a que los símbolos de códigos de barras están en posiciones fijas en los dos artículos, se genera un conjunto de emplazamientos de símbolos de códigos de barras. La figura 6 muestra en 86 un ejemplo donde los cuadriláteros representan 100 símbolos de código de barras muestreados. Esta muestra representa el modelo de emplazamiento de símbolo de código de barras para un escáner secundario. Es una aproximación de una distribución de probabilidad sobre dónde se esperaría encontrar los códigos de barras cuando el sistema robótico de recogida y colocación sostiene el artículo.
Con estos modelos, el modelo de emplazamiento de símbolo de código de barras y el modelo de rendimiento de escáner de código de barras, es posible la optimización de todos los parámetros del sistema. La figura 7 muestra la configuración resultante, determinada por simulación de los modelos descritos anteriormente, de un sistema de escáner secundario determinado para el caso donde los artículos son una botella y un recipiente de pasta de dientes. Como se muestra en la figura 7, el sistema incluye escáneres 90, 92, 94, 96 y 98, cada uno de los cuales generalmente se dirige hacia un área 88 de objeto, mientras que se selecciona la posición de cada uno de los escáneres 90 - 98 para proporcionar planos, ángulos, inclinaciones y vistas óptimos de los objetos en cuestión. La figura 7 muestra un modelo mecánico del escáner secundario actualizado. En este caso, el criterio de optimización fue la probabilidad de éxito del escaneo. En los casos en los que solo se puede emplear un escáner, el criterio de optimización puede ser el tiempo de escaneo promedio, en cuyo caso la optimización se basa en la secuencia de emplazamientos en los que se presentan los artículos a un escáner secundario para que disminuya el tiempo de escaneo promedio en su conjunto.
Por lo tanto, de acuerdo con una realización de la presente invención, la invención se usa en relación con un sistema de clasificación de objetos que produce un número grande (y muy flexible) de contenedores de recogida totales, costos de desvío muy bajos por contenedor, rendimiento tan alto como el de un sistema manual y una necesidad mucho menor de trabajo manual para funcionar.
La figura 8, por ejemplo, muestra un sistema 200 que incluye un brazo articulado 202 con un efector final 204, un área de entrada 206 en la que se presentan los objetos para su clasificación, un sistema de percepción primario (por ejemplo, una unidad de percepción) 214 tal como una cámara para identificar objetos a clasificar y un transportador 208 de recepción para recibir objetos a clasificar de cualquiera de un trabajador humano, otro transportador o una bandeja de entrada. El sistema también incluye una rampa 210 de salida no clasificable que conduce a un contenedor 212 de salida no clasificable para proporcionar objetos que el sistema no pudo identificar o no pudo clasificar por cualquier otra razón (por ejemplo, no pudo agarrar o recoger).
Además de la unidad 214 de percepción primaria, el sistema también incluye un sistema 216 de percepción de caídas, que incluye una parte superior abierta y una parte inferior abierta, y una pluralidad de unidades de percepción (por ejemplo, cámaras o sensores como se analizó anteriormente con referencia a las realizaciones anteriores) colocadas dentro del sistema 216 de percepción que están dirigidas a las regiones centrales superior, media e inferior del interior del sistema 216 de percepción. La pluralidad de unidades de percepción, por ejemplo, cámaras, registra datos de percepción, por ejemplo, imágenes, de un objeto cuando el efector final lo deja caer a través del sistema 216 de percepción. El sistema 216 de percepción de caídas también puede incluir uno o más sensores (por ejemplo, sensores láser) en la parte superior del sistema 216 que detectan cuando se deja caer un objeto en el sistema 216 de percepción de caídas. La pluralidad de unidades de percepción está diseñada para recopilar una pluralidad de imágenes de cada objeto desde múltiples vistas para ayudar a identificar o confirmar la identidad del objeto caído.
A continuación, el objeto caído cae en un primer carro 218 que se proporciona en una pista 220 en la que el transportador 218 se puede mover automáticamente entre una primera etapa 222 de clasificación y una segunda etapa 224 de clasificación a cada lado del área en la que se dejó caer el objeto.
La primera etapa 222 de clasificación incluye un segundo carro 226 que puede recibir objetos del primer carro 218 y que se desplaza a lo largo de una pista entre dos filas de contenedores 228 de recogida en los que los objetos se pueden volcar a lo largo de las paredes guía 230. La primera etapa 224 de clasificación incluye un tercer carro 232 que puede recibir objetos del primer carro 218 y que se desplaza a lo largo de una pista entre dos filas de contenedores 234 de recogida en los que los objetos se pueden volcar a lo largo de las paredes guía 236.
El sistema de la figura 8 muestra un sistema con dos alas de clasificación de lanzadera. Cuando se recoge un objeto del transportador de alimentación, se deja caer en el primer clasificador 218 de lanzadera. Ese clasificador de lanzadera lleva el objeto a una de las dos alas, deja caer el objeto en el transportador de esa ala y después vuelve al inicio. Debido al desplazamiento limitado, esta operación de ida y vuelta se puede realizar en el tiempo que tarda el brazo articulado en recoger otro objeto (suponiendo que el brazo articulado está recogiendo objetos a aproximadamente una velocidad humana de rendimiento).
El sistema 216 de percepción de caídas incluye una pluralidad de unidades de detección (por ejemplo, cámaras o escáneres como se analizó anteriormente) que se dirigen hacia una ruta central de modo que cuando un objeto cae a través de la unidad 216, las múltiples unidades de detección captarán múltiples vistas del objeto. El sistema de percepción de caídas también puede incluir luces, como se analizó anteriormente con referencia al sistema de la figura 2.
Las figuras 9 y 10 muestran las unidades 300 de detección dirigidas hacia la ruta central del sistema 216 de percepción de caídas en ángulos variables. Como también se muestra, una barra 302 de fuente láser puede dirigir la iluminación láser hacia una barra 304 de sensor de modo que el sistema 216 de percepción de caídas pueda detectar exactamente el momento en el que un objeto entra en el sistema 216. La figura 10 muestra en 306 ilustraciones esquemáticas de los múltiples ángulos de detección y campos de visión para cada uno de los múltiples detectores.
La pluralidad de sistemas de percepción adicionales se puede colocar de modo que se pueda percibir cada superficie del objeto independientemente de la orientación del objeto. En ciertas realizaciones, el primer sistema de percepción puede proporcionar datos de percepción con respecto a un identificador de objeto único y la pluralidad de sistemas de percepción adicionales puede proporcionar datos de percepción adicionales con respecto a cualquiera de confirmar el identificador de objeto o cualquier identificador de objeto adicional. En realizaciones adicionales, el primer sistema de percepción puede proporcionar datos de percepción con respecto a una forma de objeto y la pluralidad de sistemas de percepción adicionales puede proporcionar datos de percepción adicionales con respecto a un identificador de objeto único que se confirma como que coincide con la forma del objeto.
Los expertos en la materia apreciarán que pueden realizarse numerosas modificaciones y variaciones a las realizaciones divulgadas anteriormente sin desviarse del alcance de la presente invención definida en las reivindicaciones adjuntas.

Claims (15)

REIVINDICACIONES
1. Un sistema robótico (200) que comprende:
un brazo articulado (202) que tiene un efector final (204);
una primera unidad (214) de percepción para identificar un objeto en un área (206) de entrada, y
en donde el sistema robótico esta caracterizado por:
un sistema (216) de percepción de caídas que incluye una parte superior abierta, una parte inferior abierta y una pluralidad de segundas unidades (300) de percepción, estando cada una de la pluralidad de segundas unidades (300) de percepción dirigida hacia una región interior del sistema (216) de percepción de caídas entre la parte superior abierta y la parte inferior abierta, estando configurada la pluralidad de segundas unidades de percepción para captar datos de percepción de una pluralidad de vistas del objeto que cae a través de la región interior del sistema de percepción de caídas para confirmar una identidad del objeto identificado por la primera unidad de percepción, dos etapas (222, 224) de clasificación, comprendiendo cada etapa de clasificación dos filas de contenedores (228, 234) de recogida;
un primer carro (218) configurado para recibir el objeto que cae a través del sistema (216) de percepción de caídas y moverse sobre una primera pista (220) entre las dos etapas (222, 224) de clasificación;
incluyendo cada una de las dos etapas (222, 224) de clasificación un segundo carro (232, 226) configurado para recibir el objeto del primer carro (218), moverse a lo largo de una segunda pista entre las dos filas de contenedores de recogida y volcar el objeto en uno de los contenedores de recogida asociado con la identidad del objeto, en donde el efector final (204) del brazo articulado está configurado para dejar caer el objeto a través del sistema (216) de percepción de caídas.
2. El sistema robótico según la reivindicación 1, en donde la primera unidad (214) de percepción identifica al menos una marca de identificación de objetos y determina una forma de objeto que encierra la al menos una marca de identificación de objetos.
3. El sistema robótico según la reivindicación 1, en donde la primera unidad (214) de percepción incluye una cámara o un escáner que se coloca sobre el área (206) de entrada.
4. El sistema robótico según la reivindicación 1, en donde la pluralidad de segundas unidades (300) de percepción incluye una pluralidad de cámaras.
5. El sistema robótico según la reivindicación 1, en donde la pluralidad de segundas unidades (300) de percepción incluye una pluralidad de escáneres.
6. El sistema robótico según la reivindicación 1, en donde la pluralidad de segundas unidades (300) de percepción están colocadas de modo que se percibe cada superficie del objeto independientemente de la orientación del objeto que cae a través del sistema (216) de percepción de caídas.
7. Un método de clasificación automatizada de objetos, estando dicho método caracterizado por:
determinar la identidad de un objeto usando una primera unidad (214) de percepción en un área (206) de entrada; dejar caer el objeto usando un efector final (204) de un brazo articulado (202) a través de un sistema (216) de percepción de caídas, incluyendo el sistema de percepción de caídas una parte superior abierta, una parte inferior abierta y una pluralidad de segundas unidades (300) de percepción, estando la pluralidad de segundas unidades (300) de percepción dirigida hacia una región interior del sistema (216) de percepción de caídas;
confirmar la identidad del objeto usando datos de percepción captados por la pluralidad de segundas unidades (300) de percepción de una pluralidad de vistas del objeto cayendo a través de la región interior del sistema (216) de percepción de caídas;
recibir el objeto dejado caer a través del sistema (216) de percepción de caídas por un primer carro (218) que se mueve a lo largo de una primera pista (220) entre dos etapas (222, 224) de clasificación, comprendiendo cada una de las dos etapas de clasificación dos filas de contenedores (228, 234) de recogida;
mover el primer carro (218) a lo largo de la primera pista (220) a una etapa de clasificación seleccionada entre las dos etapas (222, 224) de clasificación;
recibir el objeto del primer carro (218) por un segundo carro (232, 226) de la etapa de clasificación seleccionada; mover el segundo carro (232, 226) a lo largo de una segunda pista entre las dos filas de contenedores (228, 234) de recogida a uno de los contenedores de recogida asociados con la identidad del objeto; y
dejar caer el objeto en el contenedor de recogida.
8. El método según la reivindicación 7, en donde determinar la identidad del objeto usando la primera unidad (214) de percepción incluye proporcionar datos de percepción por la primera unidad (214) de percepción con respecto al objeto y una pluralidad de objetos adicionales cerca del objeto en el área (206) de entrada.
9. El método según la reivindicación 7, en donde el método además comprende verificar, usando una de la primera unidad (214) de percepción y el sistema (216) de percepción de caídas, si una identificación de un objeto que ha sido recogido por el efector final (204) del brazo articulado (202) es la misma que una identificación de un objeto que fue seleccionado para ser recogido por el efector final (204).
10. El método según la reivindicación 7, en donde la pluralidad de segundas unidades (300) de percepción incluye una pluralidad de cámaras.
11. El método según la reivindicación 7, en donde la pluralidad de segundas unidades (300) de percepción incluye una pluralidad de escáneres.
12. El sistema robótico según la reivindicación 1, en donde la primera unidad (214) de percepción identifica el objeto proporcionando datos de percepción con respecto a un identificador de objeto y el sistema (216) de percepción de caídas proporciona los datos de percepción captados por la pluralidad de segundas unidades (300) de percepción para confirmar el identificador del objeto.
13. El sistema robótico según la reivindicación 1, en donde la primera unidad (214) de percepción proporciona datos de percepción para determinar una forma del objeto y el sistema (216) de percepción de caídas proporciona los datos de percepción captados por la pluralidad de segundas unidades (300) de percepción para determinar un identificador de objeto para el objeto.
14. El método según la reivindicación 7, en donde la primera unidad (214) de percepción identifica el objeto proporcionando datos de percepción con respecto a un identificador de objeto y el sistema (216) de percepción de caídas proporciona los datos de percepción captados por la pluralidad de segundas unidades (300) de percepción para confirmar el identificador de objeto.
15. El método según la reivindicación 7, en donde la primera unidad (214) de percepción proporciona datos de percepción para determinar una forma del objeto y el sistema (216) de percepción de caídas proporciona los datos de percepción captados por la pluralidad de segundas unidades (300) de percepción para determinar un identificador de objeto para el objeto.
ES16778496T 2015-09-11 2016-09-09 Sistemas robóticos y métodos para identificar y procesar diversos objetos Active ES2952517T3 (es)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201562217200P 2015-09-11 2015-09-11
US201562269640P 2015-12-18 2015-12-18
PCT/US2016/050949 WO2017044747A1 (en) 2015-09-11 2016-09-09 Robotic systems and methods for identifying and processing a variety of objects

Publications (1)

Publication Number Publication Date
ES2952517T3 true ES2952517T3 (es) 2023-10-31

Family

ID=57113671

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
ES16778496T Active ES2952517T3 (es) 2015-09-11 2016-09-09 Sistemas robóticos y métodos para identificar y procesar diversos objetos

Country Status (6)

Country Link
US (4) US10007827B2 (es)
EP (3) EP4235540A3 (es)
CN (2) CN108351637B (es)
CA (3) CA2998544C (es)
ES (1) ES2952517T3 (es)
WO (1) WO2017044747A1 (es)

Families Citing this family (84)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8386275B2 (en) 2009-02-10 2013-02-26 Timothy Chambers Automatic pill dispensing device and method of use thereof
US9133002B1 (en) * 2011-03-04 2015-09-15 Express Scripts, Inc. Systems and methods for capping
US9227323B1 (en) * 2013-03-15 2016-01-05 Google Inc. Methods and systems for recognizing machine-readable information on three-dimensional objects
ES2948058T3 (es) 2015-08-26 2023-08-30 Berkshire Grey Operating Company Inc Sistemas y métodos para proporcionar conjuntos de válvula de vacío para efectores finales
US11370128B2 (en) 2015-09-01 2022-06-28 Berkshire Grey Operating Company, Inc. Systems and methods for providing dynamic robotic control systems
WO2017040803A1 (en) 2015-09-01 2017-03-09 Berkshire Grey Inc. Systems and methods for providing dynamic robotic control systems
CA3156178C (en) 2015-09-08 2023-10-31 Berkshire Grey Operating Company, Inc. Systems and methods for providing dynamic vacuum pressure in an articulated arm end effector
ES2952517T3 (es) 2015-09-11 2023-10-31 Berkshire Grey Operating Company Inc Sistemas robóticos y métodos para identificar y procesar diversos objetos
US9937532B2 (en) * 2015-12-18 2018-04-10 Berkshire Grey Inc. Perception systems and methods for identifying and processing a variety of objects
ES2922990T3 (es) 2016-01-08 2022-09-22 Berkshire Grey Operating Company Inc Sistemas de adquisición y movimiento de objetos
US9751693B1 (en) * 2016-02-01 2017-09-05 Amazon Technologies, Inc. Automated shipment set item consolidation
CA3014049C (en) 2016-02-08 2021-06-22 Thomas Wagner Systems and methods for providing processing of a variety of objects employing motion planning
FI127100B (en) * 2016-08-04 2017-11-15 Zenrobotics Oy A method and apparatus for separating at least one piece from a plurality of pieces
US10384872B2 (en) * 2016-08-30 2019-08-20 Intelligrated Headquarters, Llc Robotic put wall
CA3168675C (en) 2016-11-08 2024-03-26 Berkshire Grey Operating Company, Inc. Systems and methods for processing objects
ES2964823T3 (es) 2016-11-28 2024-04-09 Berkshire Grey Operating Company Inc Sistema de singulación de objetos para su procesamiento
US10875057B2 (en) 2016-12-06 2020-12-29 Berkshire Grey, Inc. Systems and methods for providing for the processing of objects in vehicles
US10134006B2 (en) 2016-12-07 2018-11-20 Invia Robotics, Inc. Workflow management system and methods for coordinating simultaneous operation of multiple robots
EP3562625A1 (en) * 2017-01-02 2019-11-06 Robotek Otomasyon Teknolojileri Sanayi Ticaret Limited Sirketi The robotic production line and methods of flexible and chaotic production
JP6889574B2 (ja) * 2017-03-03 2021-06-18 株式会社キーエンス ロボット設定装置、ロボット設定方法、ロボット設定プログラム及びコンピュータで読み取り可能な記録媒体並びに記録した機器
EP3592510B1 (en) 2017-03-06 2023-09-06 Berkshire Grey Operating Company, Inc. Systems and methods for efficiently moving a variety of objects
WO2018175294A1 (en) * 2017-03-20 2018-09-27 Berkshire Grey, Inc. Systems and methods for processing objects including an auto-shuttle system
US10894674B2 (en) 2017-03-20 2021-01-19 Berkshire Grey, Inc. Systems and methods for processing objects including transport vehicles
US10632610B2 (en) 2017-03-20 2020-04-28 Berkshire Grey, Inc. Systems and methods for processing objects including a zone gantry system
CN110462657B (zh) * 2017-03-22 2024-01-16 伯克希尔格雷营业股份有限公司 包括自动径向处理站的用于处理物体的方法和系统
CN114148666B (zh) 2017-03-23 2024-01-05 伯克希尔格雷营业股份有限公司 包括自动线性处理站的用于处理物体的系统和方法
CN115339805A (zh) 2017-03-24 2022-11-15 伯克希尔格雷营业股份有限公司 包括自动处理的用于处理物体的系统和方法
US11055504B2 (en) 2017-04-18 2021-07-06 Berkshire Grey, Inc. Systems and methods for separating objects using a vacuum roller with one or more object processing systems
US11080496B2 (en) 2017-04-18 2021-08-03 Berkshire Grey, Inc. Systems and methods for separating objects using vacuum diverts with one or more object processing systems
CA3060257C (en) 2017-04-18 2023-03-07 Berkshire Grey, Inc. Systems and methods for processing objects including space efficient distribution stations and automated output processing
US11416695B2 (en) 2017-04-18 2022-08-16 Berkshire Grey Operating Company, Inc. Systems and methods for distributing induction of objects to a plurality of object processing systems
US11200390B2 (en) 2017-04-18 2021-12-14 Berkshire Grey, Inc. Systems and methods for separating objects using drop conveyors with one or more object processing systems
US11301654B2 (en) 2017-04-18 2022-04-12 Berkshire Grey Operating Company, Inc. Systems and methods for limiting induction of objects to one or more object processing systems
US11205059B2 (en) 2017-04-18 2021-12-21 Berkshire Grey, Inc. Systems and methods for separating objects using conveyor transfer with one or more object processing systems
WO2018200503A1 (en) 2017-04-24 2018-11-01 Berkshire Grey, Inc. Systems and methods for providing singulation of objects for processing using object movement redistribution
ES2973662T3 (es) 2017-08-02 2024-06-21 Berkshire Grey Operating Company Inc Sistemas y procedimientos de adquisición y desplazamiento de objetos con superficies exteriores complejas
BR112020004016A2 (pt) * 2017-08-31 2020-09-08 Monsanto Technology Llc sistema de entrega de sementes
CN111656415A (zh) * 2017-09-11 2020-09-11 斯威夫特有限公司 自动化商店
CA3075274A1 (en) * 2017-09-20 2019-03-28 Magna International Inc. System and method for adaptive bin picking for manufacturing
US11735304B2 (en) 2017-09-26 2023-08-22 Mckesson Corporation Robotic dispensary system and methods
WO2019079598A1 (en) 2017-10-18 2019-04-25 Brown University PROBABILISTIC PROBABILISTIC OBJECTS-ROBUST AND REPRODUCIBLE PLACEMENT
US12006143B2 (en) 2017-11-14 2024-06-11 Hai Robotics Co., Ltd. Handling robot
US11396424B2 (en) 2017-11-14 2022-07-26 Hai Robotics Co., Ltd. Handling robot
KR102385397B1 (ko) * 2017-11-14 2022-04-14 하이 로보틱스 씨오., 엘티디. 운반 로봇 및 운반 로봇에 기반한 픽업 방법
US11465840B2 (en) 2017-11-14 2022-10-11 Hai Robotics Co., Ltd. Handling robot
CA3088655A1 (en) 2018-01-17 2019-07-25 Berkshire Grey, Inc. Systems and methods for efficiently moving a variety of objects
US10843333B2 (en) 2018-03-05 2020-11-24 Berkshire Grey, Inc. Systems and methods for processing objects, including automated re-circulating processing stations
US10583986B2 (en) 2018-05-04 2020-03-10 Berkshire Grey, Inc. Systems and methods for processing objects, including automated processing stations
JP7057214B2 (ja) 2018-05-18 2022-04-19 トヨタ自動車株式会社 把持装置、タグが付された容器、対象物把持プログラムおよび対象物把持方法
KR102631908B1 (ko) * 2018-08-21 2024-01-31 (주)테크윙 핸들러 및 이를 포함하는 오토메이션 시스템
CN109081036B (zh) * 2018-08-31 2023-08-18 上海擅韬信息技术有限公司 一种自动发药机发药系统及其发药方法
CN109089102A (zh) * 2018-09-05 2018-12-25 华南智能机器人创新研究院 一种基于双目视觉的机器人物品识别分类方法及系统
CN113039549A (zh) 2018-10-23 2021-06-25 伯克希尔格雷股份有限公司 用于利用数据验证的物体的动态处理的系统和方法
CN112930547A (zh) * 2018-10-25 2021-06-08 伯克希尔格雷股份有限公司 用于学习外推最佳物体运送和搬运参数的系统和方法
US11472633B2 (en) 2018-10-30 2022-10-18 Berkshire Grey Operating Company, Inc. Systems and methods for processing objects including semi-autonomous stations and automated output processing
CA3126138C (en) * 2019-01-08 2024-02-13 Berkshire Grey, Inc. Systems and methods for separating objects using vacuum diverts with one or more object processing systems
US11597598B2 (en) 2019-02-01 2023-03-07 Hai Robotics Co., Ltd. Handling robot
US11542135B2 (en) 2019-02-01 2023-01-03 Hai Robotics Co., Ltd. Handling robot
JP7516403B2 (ja) * 2019-02-08 2024-07-16 ヤスカワ アメリカ インコーポレイティッド スルービーム自動ティーチング
CN113382940B (zh) 2019-02-27 2023-11-07 伯克希尔格雷营业股份有限公司 用于通过振动来控制物体在容器中的卸放的系统和方法
DE102019202729A1 (de) * 2019-02-28 2020-09-03 SweetsUp GmbH Vorrichtung und Verfahren zum vereinzelten Bereitstellen von loser Stückware
US10583560B1 (en) * 2019-04-03 2020-03-10 Mujin, Inc. Robotic system with object identification and handling mechanism and method of operation thereof
CN113748000B (zh) 2019-04-25 2024-04-05 伯克希尔格雷营业股份有限公司 用于维持可编程运动系统中的软管布线系统中的真空软管寿命的系统和方法
JP7120153B2 (ja) * 2019-05-21 2022-08-17 トヨタ自動車株式会社 ワーク識別方法
US11628572B2 (en) 2019-05-28 2023-04-18 Msc Services Corp. Robotic pack station
EP3987469A1 (en) 2019-06-24 2022-04-27 Berkshire Grey Operating Company, Inc. Systems and methods for providing shipping of orders in an order fulfillment center
CN110455245B (zh) * 2019-08-01 2021-01-08 安徽赛安安全技术有限公司 一种电子元器件检测设备
WO2021026359A1 (en) * 2019-08-08 2021-02-11 Berkshire Grey, Inc. Systems and methods for sorting objects to large numbers of orders
CN110624835A (zh) * 2019-09-05 2019-12-31 深圳蓝胖子机器人有限公司 用于重力分拣的末端执行器、分拣系统及分拣方法
US11348332B2 (en) * 2019-09-25 2022-05-31 Toyota Research Institute, Inc. Object location analysis
CN111144322A (zh) * 2019-12-28 2020-05-12 广东拓斯达科技股份有限公司 一种分拣方法、装置、设备和存储介质
US10814489B1 (en) * 2020-02-28 2020-10-27 Nimble Robotics, Inc. System and method of integrating robot into warehouse management software
TWI743777B (zh) * 2020-05-08 2021-10-21 國立勤益科技大學 具智能圖像辨識的商品搜尋輔助系統
US11318501B1 (en) * 2020-05-15 2022-05-03 Amazon Technologies, Inc. Mesh flaps for container capacity detection in sortation systems
CN111673740B (zh) * 2020-05-19 2021-11-12 上海擎朗智能科技有限公司 一种物品的自主识别方法、系统、介质及机器人
CN111591661A (zh) * 2020-06-24 2020-08-28 深圳蓝胖子机器人有限公司 一种仓库拣货方法、系统
CN116133804A (zh) 2020-07-22 2023-05-16 伯克希尔格雷营业股份有限公司 用于使用被动折叠真空夹持器进行物体处理的系统和方法
WO2022020178A1 (en) 2020-07-22 2022-01-27 Berkshire Grey, Inc. Systems and methods for object processing using a vacuum gripper that provides object retention by shroud inversion
AT524101A1 (de) * 2020-07-27 2022-02-15 Tgw Logistics Group Gmbh System und Verfahren zur Erfassung einer Warenanzahl in einem Ladungsträger
CA3199776A1 (en) * 2020-10-29 2022-05-05 Berkshire Grey Operating Company, Inc. Systems and methods for automated packaging and processing for shipping with pack and place planning
US11981518B2 (en) * 2020-11-05 2024-05-14 Mujin, Inc. Robotic tools and methods for operating the same
AT524608B1 (de) * 2020-12-23 2022-12-15 Tgw Logistics Group Gmbh Verfahren zum Umladen von Waren mit Hilfe eines Roboters mit verbesserter Effizienz und Lager- und Kommissioniersystem hierzu
US11905115B2 (en) * 2021-04-30 2024-02-20 Dexterity, Inc. Robotic system for identifying items
US12030191B2 (en) * 2021-10-28 2024-07-09 Ubkang (Qingdao) Technology Co., Ltd. Vision-guided picking and placing method, mobile robot and computer-readable storage medium

Family Cites Families (217)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US3864566A (en) 1957-09-18 1975-02-04 American Optical Corp Optical systems and associated detecting means
US3734286A (en) 1971-12-27 1973-05-22 L Simjian Article handling apparatus
JPS54131278A (en) 1978-03-31 1979-10-12 Ishikawajima Harima Heavy Ind Co Ltd Method of assortment
US4186836A (en) 1978-04-10 1980-02-05 Ore-Ida Foods, Inc. Differential reflectivity method and apparatus for sorting indiscriminately mixed items
GB2084531A (en) 1980-09-09 1982-04-15 Koson Crisplant A S Feeding articles to a sorter conveyor
AT391438B (de) 1982-10-25 1990-10-10 Sticht Fertigungstech Stiwa Teilezufuehreinrichtung, insbesondere fuer montage- bzw. verpackungsmaschinen
US4722653A (en) 1985-04-30 1988-02-02 Ibm Corporation Material handling for automated assembly facility
US4704694A (en) 1985-12-16 1987-11-03 Automation Intelligence, Inc. Learned part system
EP0235488B1 (fr) 1986-09-19 1990-01-24 REDOUTE CATALOGUE Société Anonyme: Installation de manutention robotisée
US4759439A (en) 1987-01-29 1988-07-26 Dominion Chain Inc. Drive mechanism
US4846335A (en) 1987-02-03 1989-07-11 Dominion Chain Inc. Sorter tilt mechanism
JPS63310406A (ja) 1987-06-12 1988-12-19 Seibu Electric & Mach Co Ltd 物品の荷揃え方法及びその装置
US4895242A (en) * 1987-10-26 1990-01-23 G B Instruments, Inc. Direct transfer sorting system
US4856642A (en) 1987-10-30 1989-08-15 Figgie International Inc. Sortation conveyor
DE3919865A1 (de) 1989-06-19 1990-12-20 Maier Kg Andreas Verfahren und einrichtung zum messen der konturen eines koerpers
JPH0395001A (ja) 1989-09-08 1991-04-19 Toppan Moore Co Ltd データ処理装置用自動倉庫
US5495097A (en) 1993-09-14 1996-02-27 Symbol Technologies, Inc. Plurality of scan units with scan stitching
CA2022289A1 (en) 1990-07-30 1992-01-31 Karl Hartlepp Sorting machine
JP3222196B2 (ja) 1992-05-18 2001-10-22 富士通株式会社 形状データ制御の搬送格納システム
US5794788A (en) 1993-04-30 1998-08-18 Massen; Robert Method and device for sorting materials
JP3211526B2 (ja) * 1993-12-21 2001-09-25 富士通株式会社 ピッキングシステム
JP3436320B2 (ja) 1994-04-18 2003-08-11 富士通株式会社 非線形システムの出力軌道と動特性の制御方法および装置
JP3303283B2 (ja) 1994-07-27 2002-07-15 株式会社サタケ 豆類色彩選別機
US6060677A (en) 1994-08-19 2000-05-09 Tiedemanns-Jon H. Andresen Ans Determination of characteristics of material
JPH08157016A (ja) 1994-12-02 1996-06-18 Mitsubishi Heavy Ind Ltd 縦横走行搬送台車を用いた格納設備
JPH08244919A (ja) 1995-03-15 1996-09-24 Fujitsu Ltd 物品払い出し処理装置
DE19510392C2 (de) 1995-03-22 1997-06-19 Siemens Ag Sortierverfahren und -vorrichtung zum lagegeordneten Einschlichten eines flachen Warenstücks in einen Sammelbehälter
EP0753823A1 (en) * 1995-07-05 1997-01-15 Opticon Sensors Europe B.V. Optical scanner for generating scanning lines on all sides of an object
US5794789A (en) 1995-12-13 1998-08-18 Payson; William H. Semi-automated integrated sort system
US6382515B1 (en) 1995-12-18 2002-05-07 Metrologic Instruments, Inc. Automated system and method for identifying and measuring packages transported through a laser scanning tunnel
US6545240B2 (en) 1996-02-16 2003-04-08 Huron Valley Steel Corporation Metal scrap sorting system
IT1292445B1 (it) 1996-08-08 1999-02-08 Truetzschler & Co Procedimento e dispositivo in un impianto per la preparazione alla filatura (tintoria) per il riconoscimento e la separzione di sostanze
US5839566A (en) 1996-08-30 1998-11-24 United Parcel Service Of America, Inc. Belt-carried tilt tray sorter
EP0827786B1 (de) 1996-09-09 2002-04-10 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren und Einrichtung zum Steuern einer Vorrichtung zum Verteilen von Sortiergutstücken auf physikalische Zielstellen
EP0837415A1 (en) * 1996-10-14 1998-04-22 Opticon Sensors Europe B.V. Scanning system with radially directed, multiple-reading scanning units
AU5155798A (en) * 1996-11-04 1998-05-29 National Recovery Technologies, Inc. Teleoperated robotic sorting system
US5996316A (en) * 1997-04-25 1999-12-07 The Coca-Cola Company System and method for order packing
US20060045672A1 (en) * 1997-07-22 2006-03-02 Maynard Michael D Rail carriage and rail carriage system
US6390756B1 (en) 1997-10-29 2002-05-21 Siemens Dematic Postal Automation, L.P. Transfer of cartridges containing flat articles
US6059092A (en) * 1997-12-23 2000-05-09 Fanuc Robotics North America, Inc. Material handling robot and rail assembly
US6246023B1 (en) * 1999-02-22 2001-06-12 Siemens Electrocom, L.P. Segmented tilt tray sorter
US6579053B1 (en) 1999-03-15 2003-06-17 Abb Flexible Automation, Inc. Robotic containerization and palletizing system
DE10080012B4 (de) 1999-03-19 2005-04-14 Matsushita Electric Works, Ltd., Kadoma Dreidimensionales Verfahren zum Erkennen von Gegenständen und System zum Aufnehmen eines Gegenstandes aus einem Behältnis mit Verwendung des Verfahrens
US6208908B1 (en) 1999-04-27 2001-03-27 Si Handling Systems, Inc. Integrated order selection and distribution system
WO2000066280A2 (en) 1999-04-30 2000-11-09 Siemens Electrocom, L.P. Item singulation system
US6323452B1 (en) 1999-08-05 2001-11-27 United Parcel Service Of America, Inc. Feeding system and method for placing a plurality of objects on a tray of an automated sorting system
GB2356383B (en) * 1999-10-15 2003-12-24 Red Ledge Ltd Sorting scannable articles
US6505093B1 (en) 2000-05-03 2003-01-07 Si Handling Systems, Inc. Automated order filling method and system
US20010056313A1 (en) 2000-05-08 2001-12-27 Osborne William Joseph Object locating and retrieving system utilizing labels
JP2002175543A (ja) 2000-12-05 2002-06-21 Sanyo Electric Co Ltd ３次元モデリング装置
US6892890B2 (en) 2001-01-16 2005-05-17 Abb Automation, Inc. Dynamic sortation of items in a containerization system
US6820032B2 (en) 2001-02-05 2004-11-16 National Instruments Corporation System and method for scanning a region using conformal mapping
US6610954B2 (en) 2001-02-26 2003-08-26 At&C Co., Ltd. System for sorting commercial articles and method therefor
US6533099B2 (en) 2001-03-14 2003-03-18 Hytrol Conveyor Company, Inc. Article sorting system and method
TW510998B (en) * 2001-05-08 2002-11-21 Mitac Int Corp On-site production management and storage system
US6885904B2 (en) * 2001-05-18 2005-04-26 Advanced Vision Particle Measurement, Inc. Control feedback system and method for bulk material industrial processes using automated object or particle analysis
US6889814B2 (en) * 2001-05-30 2005-05-10 Rapistan Systems Advertising Corp. Article sortation system
US7138596B2 (en) 2001-08-01 2006-11-21 Pippin James M Apparatus and method for mail sorting
US6762382B1 (en) * 2001-10-02 2004-07-13 Innovative Picking Technologies, Inc. Track-type sortation system
JP2003150230A (ja) 2001-11-14 2003-05-23 Sharp Corp 作業画像管理システムおよび作業画像管理方法
JP3804540B2 (ja) 2002-01-28 2006-08-02 日本電気株式会社 薄物郵便物道順組立仕分装置
FR2841801B1 (fr) 2002-07-03 2004-08-20 Solystic Procede et machine pour la preparation de la tournee du facteur en une seule passe
US6878896B2 (en) * 2002-07-24 2005-04-12 United Parcel Service Of America, Inc. Synchronous semi-automatic parallel sorting
US9102336B2 (en) 2002-10-16 2015-08-11 Cross Belt Ip, L.L.C. Portable bin for sortation system
US8776694B2 (en) 2002-10-16 2014-07-15 Cross Belt Ip, Llc Monorail sortation system
JP3805310B2 (ja) 2003-01-30 2006-08-02 ファナック株式会社 ワーク取出し装置
US20050002772A1 (en) 2003-07-03 2005-01-06 Stone Robert L. Mail container handling system
WO2005022076A2 (en) 2003-08-23 2005-03-10 General Inspection, Llc Part inspection apparatus
DE10340143A1 (de) * 2003-08-26 2005-03-31 SSI Schäfer PEEM GmbH Kommissionierplatz und Verfahren zum Kommissionieren
US7347376B1 (en) 2003-09-17 2008-03-25 Hand Held Products, Inc. Apparatus and method for verifying print quality of an encoded indicium
DE102004001181A1 (de) 2004-01-05 2005-08-04 Dieter Liebel Vorrichtung und Verfahren zum automatischen Sortieren
DE102004013353B4 (de) 2004-03-17 2007-12-13 Kht Kommissionier- Und Handhabungstechnik Gmbh Verfahren zur Übergabe quaderförmiger Packungseinheiten in einem automatischen Lager und Lager zur Durchführung des Verfahrens
DE102004023474A1 (de) 2004-05-12 2005-12-15 Multivac Sepp Haggenmüller Gmbh & Co. Kg Verpackungsmaschine und Verfahren zum Verschließen von Behältern
PL1747155T3 (pl) * 2004-05-19 2009-01-30 Ssi Schaefer Peem Gmbh Sposób kompletowania dostaw i urządzenie do kompletowania dostaw
US7221276B2 (en) 2004-08-02 2007-05-22 United Parcel Service Of America, Inc. Systems and methods for using radio frequency identification tags to communicating sorting information
US7671293B2 (en) 2004-09-08 2010-03-02 Lockheed Martin Corporation System and method for dynamic allocation for bin assignment
US20060190356A1 (en) * 2004-12-02 2006-08-24 Yaron Nemet System and method for quality assurance
US7516848B1 (en) 2005-03-10 2009-04-14 Amazon Technologies, Inc. Method and apparatus for sensing correct item placement for multi-destination picking
AT501896B1 (de) 2005-07-18 2006-12-15 Tgw Transportgeraete Gmbh Kommissionierverfahren sowie kommissionierfördervorrichtung für ein lager
EP1760012B1 (de) 2005-09-02 2008-07-23 Dematic GmbH & Co. KG Verfahren und Vorrichtung zur Bereitstellung einer vorbestimmbaren Sequenz von Transportbehältern
DE102005061309A1 (de) 2005-12-21 2007-07-05 Siemens Ag Sortiervorrichtung
JP2007182286A (ja) 2006-01-05 2007-07-19 Nissan Motor Co Ltd ピッキング方法およびピッキングシステム
US9415422B2 (en) 2006-03-10 2016-08-16 Siemens Industry, Inc. Mail sorting system
JP4883616B2 (ja) 2006-08-04 2012-02-22 オークラ輸送機株式会社 仕分装置
WO2008021398A2 (en) 2006-08-16 2008-02-21 Aidco International, Inc. System and method for random mixed palletizing of products
US7313464B1 (en) 2006-09-05 2007-12-25 Adept Technology Inc. Bin-picking system for randomly positioned objects
WO2008076942A1 (en) 2006-12-15 2008-06-26 Braintech Canada, Inc. System and method of identifying objects
US8276739B2 (en) * 2007-01-25 2012-10-02 Bastian Material Handling, Llc Three-dimensional automated pick module
DE102007023909A1 (de) 2007-05-23 2008-11-27 Siemens Ag Ladesystem für Fluggepäck und Verfahren zum manuellen oder maschinell unterstützten Sortieren
DE102007038834A1 (de) 2007-08-16 2009-02-19 Deutsche Post Ag Verfahren und Vorrichtung zur Vereinzelung von Stückgut
WO2009039475A1 (en) 2007-09-21 2009-03-26 Omnicare Inc. Automated label verify systems and methods for dispensing pharmaceuticals
EP2053350A1 (de) 2007-10-23 2009-04-29 Zumbach Electronic Ag Vorrichtung zum optischen Vermessen und/oder Prüfen von länglichen Produkten
ES2372161T5 (es) 2007-12-13 2014-11-13 Solystic Procedimiento para clasificar envíos postales utilizando un proceso de asignación dinámica de salidas de clasificación
US8228170B2 (en) 2008-01-10 2012-07-24 International Business Machines Corporation Using sensors to identify objects placed on a surface
TWI391187B (zh) * 2008-07-25 2013-04-01 Hon Hai Prec Ind Co Ltd 分穴系統以及使用該分穴系統之分穴方法
DE102008036564B4 (de) 2008-07-30 2010-09-30 SSI Schäfer PEEM GmbH Skalierbarer Versandpuffer mit integrierter Sortierfunktion und Verfahren dazu
CN106408237A (zh) * 2008-08-08 2017-02-15 实耐宝公司 基于图像的库存控制系统
DE102008037658A1 (de) 2008-08-14 2010-02-25 Knapp Logistik Automation Gmbh Verfahren und Vorrichtung zum Kommissionieren von Stückgut mit einem Kommissionierautomaten und beigeordnetem Durchlaufregal
AT507339B1 (de) * 2008-09-26 2011-06-15 Stiwa Holding Gmbh Verfahren und anlage zum aufnehmen und/oder bearbeiten von objekten
FR2938508B1 (fr) 2008-11-14 2010-12-17 Sidel Participations Installation de palettisation combinee avec acces securise
FR2939769B1 (fr) 2008-12-11 2010-12-31 Ballina Freres De Procede et installation de distribution de produits pour leur conditionnement
DE102009011229A1 (de) 2009-03-02 2010-09-16 Knapp Logistik Automation Gmbh Anordnung und Verfahren zum Erkennen und Steuern von mit einem Code versehenen Stückgütern
US8662314B2 (en) 2009-03-19 2014-03-04 Key Technology, Inc. Sorting apparatus and method utilizing a mechanical diverter
US8306663B2 (en) * 2009-05-13 2012-11-06 Robotic Harvesting LLC Robot with 3D grasping capability
WO2010134603A1 (ja) 2009-05-22 2010-11-25 関東自動車工業株式会社 作業支援ロボットシステム
US9008841B2 (en) * 2009-08-27 2015-04-14 Abb Research Ltd. Robotic picking of parts from a parts holding bin
EP2473424A4 (en) 2009-09-04 2016-10-19 Sodium Ltd CONTAINER STORAGE AND REMOVAL SYSTEM AND METHOD THEREFOR
DE102009041590A1 (de) 2009-09-15 2011-03-31 Knapp Ag Verfahren und System zum Ein- und Auslagern von Behältern in ein oder aus einem Lagerregal mittels Satellitenfahrzeug
AT508843A1 (de) 2009-10-02 2011-04-15 Tgw Mechanics Gmbh Kommissioniersystem und verfahren zur beladung von ladungsträgern
WO2011072157A2 (en) * 2009-12-09 2011-06-16 Cale Fallgatter Imaging of falling objects
ES2460952T3 (es) 2009-12-10 2014-05-16 Instituto Tecnológico De Informática Dispositivo y método para la adquisición y reconstrucción de objetos
DE102010002317B4 (de) 2010-02-24 2018-06-14 Apologistics Gmbh System und Verfahren zur Vereinzelung und Kommissionierung von Artikeln
US8403614B2 (en) 2010-03-24 2013-03-26 Bastian Solutions, Llc Robotic automated storage and retrieval system mixed pallet build system
JP5489000B2 (ja) 2010-08-31 2014-05-14 株式会社安川電機 作業装置及び部品ピッキングシステム
JP5685027B2 (ja) * 2010-09-07 2015-03-18 キヤノン株式会社 情報処理装置、物体把持システム、ロボットシステム、情報処理方法、物体把持方法およびプログラム
US8718814B1 (en) 2010-12-29 2014-05-06 Amazon Technologies, Inc. Robotic induction and stowage in materials handling facilities
US8502967B2 (en) * 2011-02-01 2013-08-06 Cooper S. K. Kuo Apparatus for optical inspection
JP5382053B2 (ja) * 2011-04-15 2014-01-08 株式会社安川電機 ロボットシステムおよびロボットシステムを用いた検査方法
JP5787642B2 (ja) * 2011-06-28 2015-09-30 キヤノン株式会社 対象物保持装置、対象物保持装置の制御方法、およびプログラム
JP5781398B2 (ja) 2011-08-26 2015-09-24 テルモ株式会社 膜状組織移送器具及び膜状組織移送方法
JP5807448B2 (ja) 2011-08-26 2015-11-10 株式会社サタケ 光学式選別機用シュート及び光学式選別機
US8823801B2 (en) 2011-10-17 2014-09-02 James Scott Jacobson Digital X-ray capture device
CN102363354A (zh) 2011-11-02 2012-02-29 宁波安信数控技术有限公司 一种基于机械视觉的注塑机模具保护系统和方法
DE112012004686A5 (de) 2011-11-11 2014-07-24 Böwe Systec Gmbh Vorrichtung und Verfahren zum Zusammenführen von Karten und Kartenträgern, zum Handhaben von Karten und/oder zum Sortieren von Karten sowie Kartenmagazin
GB2486939B (en) * 2011-12-01 2012-11-21 Data Detection Technologies Ltd Method and apparatus for dispensing items
WO2013113367A1 (en) 2012-01-31 2013-08-08 Abb Research Ltd Method and system for feeding components
US9486926B2 (en) * 2012-02-21 2016-11-08 Amazon Technologies, Inc. System and method for automatic picking of products in a materials handling facility
CN202539084U (zh) * 2012-03-01 2012-11-21 成都三茁科技有限公司 多位扫描识别系统
DE102012203579B3 (de) * 2012-03-07 2013-06-06 Hauni Maschinenbau Ag Messvorrichtung und Messverfahren zur Bestimmung einer Messgröße an einem Ende eines stabförmigen Produkts der Tabak verarbeitenden Industrie
JP5975685B2 (ja) * 2012-03-09 2016-08-23 キヤノン株式会社 情報処理装置、情報処理方法
US8843236B2 (en) 2012-03-15 2014-09-23 GM Global Technology Operations LLC Method and system for training a robot using human-assisted task demonstration
DE102012102333A1 (de) 2012-03-20 2013-09-26 Apologistics Gmbh Automatisiertes System und Verfahren zur Kommissionierung von Artikeln, insbesondere von Apothekenartikeln
SG11201407363RA (en) 2012-04-20 2014-12-30 Smiths Medical Asd Inc Medication dispensers
JP5469216B2 (ja) * 2012-07-31 2014-04-16 ファナック株式会社 バラ積みされた物品をロボットで取出す装置
JP5670397B2 (ja) 2012-08-29 2015-02-18 ファナック株式会社 バラ積みされた物品をロボットで取出す装置及び方法
US20140107953A1 (en) * 2012-10-16 2014-04-17 Beckman Coulter, Inc. Container fill level detection
JP5642759B2 (ja) 2012-10-31 2014-12-17 ファナック株式会社 物品取出装置及び物品取出方法
US9886631B2 (en) 2012-11-19 2018-02-06 Altria Client Services Llc On-line oil and foreign matter detection stystem and method employing hyperspectral imaging
US9758303B2 (en) * 2013-02-04 2017-09-12 Flextronics Ap, Llc Pick to light system
WO2014130937A1 (en) 2013-02-24 2014-08-28 Intelligrated Headquaters Llc Goods to robot for order fulfillment
US9227323B1 (en) * 2013-03-15 2016-01-05 Google Inc. Methods and systems for recognizing machine-readable information on three-dimensional objects
DE102013005116A1 (de) * 2013-03-18 2014-09-18 SSI Schäfer PEEM GmbH Automatisierter Kommissionierplatz zum manuellen Kommissionieren von Artikeln aus Lagerbehältern in einem Auftragsbehälter
AT514162A1 (de) * 2013-04-09 2014-10-15 Knapp Ag Lager- und Kommissioniersystem zum vollautomatisierten Erkennen und Kommissionieren von Artikeln
JP5786896B2 (ja) * 2013-06-07 2015-09-30 株式会社安川電機 ワーク検出装置、ロボットシステム、被加工物の製造方法及びワーク検出方法
WO2014201093A1 (en) 2013-06-11 2014-12-18 Covectra, Inc. Systems and methods for aggregating serialized goods
EP2823899A1 (en) 2013-07-11 2015-01-14 Applied Materials Italia S.R.L. Method, computer programm, controller and binning apparatus for distributing wafers to bins
MX2018013379A (es) 2013-09-09 2021-09-09 Dematic Corp Recolección móvil autónoma.
SG2013069893A (en) * 2013-09-13 2015-04-29 Jcs Echigo Pte Ltd Material handling system and method
US10112303B2 (en) 2013-10-25 2018-10-30 Aleksandar Vakanski Image-based trajectory robot programming planning approach
KR102202232B1 (ko) 2014-02-05 2021-01-13 한국전자통신연구원 소포 구분 시스템 및 그 방법
GB201402263D0 (en) 2014-02-10 2014-03-26 Ocado Ltd Intermediate holding facility for picking station
US9259844B2 (en) * 2014-02-12 2016-02-16 General Electric Company Vision-guided electromagnetic robotic system
KR101413393B1 (ko) 2014-02-25 2014-06-27 송승욱 3차원 모델링을 위한 촬상장치 및 그 제어방법
JP6203084B2 (ja) * 2014-03-06 2017-09-27 株式会社東芝 配達物区分処理システム、および配達物区分処理方法
WO2015145982A1 (ja) 2014-03-28 2015-10-01 日本電気株式会社 情報処理装置、情報処理システム、物流システム、情報処理方法およびプログラム記憶媒体
CN203830302U (zh) * 2014-04-09 2014-09-17 青岛利菱自控工程有限公司 快递件智能自动分拣装置
US10127514B2 (en) 2014-04-11 2018-11-13 Intelligrated Headquarters Llc Dynamic cubby logic
FR3020303B1 (fr) 2014-04-25 2016-07-15 Sileane Procede et installation de prehension automatique d'un objet.
CN103942518B (zh) * 2014-04-29 2017-10-10 上海市计算技术研究所 三维环绕追踪式射频识别系统及其货物检测方法
CN106573381B (zh) 2014-06-04 2019-12-03 因特利格兰特总部有限责任公司 卡车卸载机可视化
AT515991B1 (de) * 2014-06-24 2021-11-15 Tgw Logistics Group Gmbh Verfahren und Fördertechnikelement zum Bündeln von Förderströmen in einer Förderanlage
US9636825B2 (en) * 2014-06-26 2017-05-02 Robotex Inc. Robotic logistics system
DE102014111396B4 (de) 2014-08-11 2021-08-12 Ssi Schäfer Automation Gmbh System zum Entladen von Stückgütern
US20160136816A1 (en) 2014-11-14 2016-05-19 James Charles Pistorino Sorting apparatus and method
US9381645B1 (en) * 2014-12-08 2016-07-05 Amazon Technologies, Inc. System for automating manipulation of items
US9561587B2 (en) * 2014-12-16 2017-02-07 Amazon Technologies, Inc. Robotic grasping of items in inventory system
US9256775B1 (en) * 2014-12-23 2016-02-09 Toshiba Tec Kabushiki Kaisha Image recognition apparatus and commodity information processing apparatus
FR3031048B1 (fr) 2014-12-24 2016-12-30 Solystic Machine de tri postal avec une entree d'alimentation comprenant un bras robotise et un convoyeur a plat incline
EP3240745A4 (en) 2014-12-31 2018-12-26 Fives Intralogistics Corp. Vision based conveyor package management system
FR3032366B1 (fr) 2015-02-10 2017-02-03 Veolia Environnement-VE Procede de tri selectif
FR3032364B1 (fr) 2015-02-11 2017-01-27 Solystic Installation pour la separation et l'individualisation d'objets postaux heterogenes avec un systeme de vision a sources laser
US9950863B2 (en) * 2015-02-25 2018-04-24 Dematic Corp. Automated order fulfillment system and method
US9120622B1 (en) * 2015-04-16 2015-09-01 inVia Robotics, LLC Autonomous order fulfillment and inventory control robots
US9821464B2 (en) 2015-05-04 2017-11-21 Bby Solutions, Inc. Random-access robotic inventory dispensary: operation prioritization
CN104858150A (zh) * 2015-05-21 2015-08-26 大连华工创新科技股份有限公司 集装箱式快递与自动分拣系统
US9747512B2 (en) * 2015-06-25 2017-08-29 Toshiba Tec Kabushiki Kaisha Article recognition apparatus and image processing method for article recognition apparatus
US10311634B2 (en) * 2015-07-21 2019-06-04 IAM Robotics, LLC Three dimensional scanning and data extraction systems and processes for supply chain piece automation
CN105057219B (zh) 2015-07-22 2018-11-27 杭州亚美利嘉科技有限公司 包裹分捡系统及方法
US9600798B2 (en) 2015-08-12 2017-03-21 Amazon Technologies, Inc. Automated materials handling facility
DE102015114393A1 (de) 2015-08-28 2017-03-02 SSI Schäfer Noell GmbH Lager- und Systemtechnik Lager- und Kommissioniersystem
EP3347175B1 (en) 2015-09-09 2022-03-02 Berkshire Grey, Inc. Systems and methods for providing dynamic communicative lighting in a robotic environment
ES2952517T3 (es) 2015-09-11 2023-10-31 Berkshire Grey Operating Company Inc Sistemas robóticos y métodos para identificar y procesar diversos objetos
US9718188B2 (en) 2015-09-21 2017-08-01 Amazon Technologies, Inc. Networked robotic manipulators
US9926138B1 (en) 2015-09-29 2018-03-27 Amazon Technologies, Inc. Determination of removal strategies
US10048697B1 (en) * 2015-10-29 2018-08-14 Vecna Technologies, Inc. Mobile robot with conveyor system
US9821345B2 (en) 2015-11-06 2017-11-21 Glenn STERKEL Apparatus and method for sorting objects by rebound behavior
ES2929729T3 (es) 2015-11-13 2022-12-01 Berkshire Grey Operating Company Inc Sistemas de clasificación para proporcionar clasificación de una variedad de objetos
US10730078B2 (en) 2015-12-04 2020-08-04 Berkshire Grey, Inc. Systems and methods for dynamic sortation of objects
CA3178222A1 (en) 2015-12-04 2017-06-08 Berkshire Grey Operating Company, Inc. Systems and methods for dynamic processing of objects
US9937532B2 (en) 2015-12-18 2018-04-10 Berkshire Grey Inc. Perception systems and methods for identifying and processing a variety of objects
EP3402613A1 (en) 2016-01-12 2018-11-21 United States Postal Service Systems and methods for high throughput sorting
US9751693B1 (en) 2016-02-01 2017-09-05 Amazon Technologies, Inc. Automated shipment set item consolidation
CA3014049C (en) 2016-02-08 2021-06-22 Thomas Wagner Systems and methods for providing processing of a variety of objects employing motion planning
JP6614330B2 (ja) 2016-03-03 2019-12-04 村田機械株式会社 一時保管システム
DK179085B1 (en) 2016-03-21 2017-10-16 Apm Terminals Man Bv Container handling equipment controller arrangement
US10384872B2 (en) 2016-08-30 2019-08-20 Intelligrated Headquarters, Llc Robotic put wall
WO2018052968A1 (en) * 2016-09-15 2018-03-22 Bext Holdings, Inc. Systems and methods of use for commodities analysis, collection, resource-allocation, and tracking
WO2018058020A1 (en) 2016-09-26 2018-03-29 Intelligrated Headquarters, Llc Fully validated material handling with shuttle container delivery system
CA3168675C (en) 2016-11-08 2024-03-26 Berkshire Grey Operating Company, Inc. Systems and methods for processing objects
ES2964823T3 (es) 2016-11-28 2024-04-09 Berkshire Grey Operating Company Inc Sistema de singulación de objetos para su procesamiento
US10029865B1 (en) 2016-12-16 2018-07-24 Amazon Technologies, Inc. Parallel recirculating gantry system on a rollercoaster-style track
EP3595989A1 (en) 2017-03-15 2020-01-22 Berkshire Grey, Inc. Systems and methods for storing, retrieving and processing objects including stackable semicircular towers
WO2018170432A1 (en) 2017-03-17 2018-09-20 Berkshire Grey, Inc. Systems and methods for processing objects including a linear gantry system
WO2018175294A1 (en) 2017-03-20 2018-09-27 Berkshire Grey, Inc. Systems and methods for processing objects including an auto-shuttle system
US10632610B2 (en) 2017-03-20 2020-04-28 Berkshire Grey, Inc. Systems and methods for processing objects including a zone gantry system
US10807795B2 (en) 2017-03-20 2020-10-20 Berkshire Grey, Inc. Systems and methods for processing objects including mobile matrix carrier systems
US10894674B2 (en) 2017-03-20 2021-01-19 Berkshire Grey, Inc. Systems and methods for processing objects including transport vehicles
CN110462657B (zh) 2017-03-22 2024-01-16 伯克希尔格雷营业股份有限公司 包括自动径向处理站的用于处理物体的方法和系统
CN110650903B (zh) 2017-03-23 2021-07-20 伯克希尔格雷股份有限公司 用于处理包括自动移动矩阵载体的物体的系统和方法
CA3057367C (en) 2017-03-23 2023-01-10 Berkshire Grey, Inc. Systems and methods for processing objects, including automated mobile matrix bins
CN114148666B (zh) 2017-03-23 2024-01-05 伯克希尔格雷营业股份有限公司 包括自动线性处理站的用于处理物体的系统和方法
CN115339805A (zh) 2017-03-24 2022-11-15 伯克希尔格雷营业股份有限公司 包括自动处理的用于处理物体的系统和方法
CA3060257C (en) 2017-04-18 2023-03-07 Berkshire Grey, Inc. Systems and methods for processing objects including space efficient distribution stations and automated output processing
WO2018200503A1 (en) 2017-04-24 2018-11-01 Berkshire Grey, Inc. Systems and methods for providing singulation of objects for processing using object movement redistribution
US10226794B2 (en) 2017-07-18 2019-03-12 Intelligrated Headquarters, Llc Dynamic tray spacing
JP6965646B2 (ja) * 2017-09-06 2021-11-10 株式会社ダイフク 搬送車、及び、搬送設備
JP6687591B2 (ja) * 2017-12-26 2020-04-22 ファナック株式会社 物品搬送装置、ロボットシステムおよび物品搬送方法

Also Published As

Publication number Publication date
WO2017044747A1 (en) 2017-03-16
EP3347780B1 (en) 2023-06-07
US20170121113A1 (en) 2017-05-04
EP3347780A1 (en) 2018-07-18
EP4235540A2 (en) 2023-08-30
EP4235540A3 (en) 2023-09-27
US20230019431A1 (en) 2023-01-19
CA3192499A1 (en) 2017-03-16
US11494575B2 (en) 2022-11-08
US20200218865A1 (en) 2020-07-09
CA2998544C (en) 2023-05-09
US10007827B2 (en) 2018-06-26
CN108351637A (zh) 2018-07-31
CN108351637B (zh) 2021-08-24
EP4235539A2 (en) 2023-08-30
US10621402B2 (en) 2020-04-14
CN113635319A (zh) 2021-11-12
EP4235539A3 (en) 2023-09-27
US20180268184A1 (en) 2018-09-20
CA3192629A1 (en) 2017-03-16
CA2998544A1 (en) 2017-03-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
ES2952517T3 (es) Sistemas robóticos y métodos para identificar y procesar diversos objetos
ES2952605T3 (es) Sistemas y métodos de percepción para identificar y procesar diversos objetos
US11420329B2 (en) Processing systems and methods for providing processing of a variety of objects
ES2941985T3 (es) Sistemas y métodos para procesar objetos