业务部专注于智能感知和机器视觉领域IDS，Blickfeld和Gidel等待具有重要地位的国际公司进行深入的技术合作。我们的解决方案包括3D激光雷达、工业相机、视觉处理平台、图像采集卡、视觉系统集成等。虹科工程师积极参与国内外专业协会和联盟的活动。我们非常重视技术培训和积累。公司定期与国内外专家团队进行沟通和培训。
目前纺织服装行业面临的主要挑战是供应链和能源问题。阻碍生产的因素，如劳动力和设备数量不足，也对产能产生了巨大的影响，进一步加剧了纺织和服装行业面临的压力。该行业的竞争力取决于受影响的公司如何应对这些挑战。另一方面，纺织业必须努力解决劳动力成本高、劳动力不足的问题，进一步实现纺织业加工的自动化。
德国科技初创公司来自慕尼黑sewts GmbH 关注这一目标背后巨大的需求潜力。该公司开发的解决方案使机器人能够像真人一样预测纺织品的生产过程，从而相应地调整其动作。首先，sewts专注于工业洗衣应用。使用虹科2D和3D相机系统自动化大型工业洗衣房。虽然90%的工业洗衣工艺已经自动化，但剩余的人工操作仍占人工成本的30%。实现自动化可以节省潜在的巨大成本。
在高度自动化的环境下，工业洗衣房确实处理了大量的洗涤任务。折叠过程由机器完成。然而，每台机器通常需要一名工人手动展开需要折叠的纺织品，并将折叠抚平并上料到机器上。这种上料操作单调繁重，效益与人工成本不成正比。另外，合格的员工不容易找到，这对工业洗衣机产能的利用和盈利能力有影响。洗衣业的季节性特点要求较高的灵活性。sewts新开发的智能系统采用虹科相机进行图像处理，可实现污染纺织品分类或折叠机投料等自动化。
最大的挑战是纺织品的柔韧性。创始人兼技术总监Tim Doerks解释道。借助机器人和AI解决方案对于体材料的加工工艺自动化改造，解决方案相对没有问题，但软件解决方案和一般图像处理方法对易变材料的处理仍有局限性。因此，商用机器人和抓取系统目前只能进行简单的操作，如抓取毛巾或布料，这远远不足以实现自动化。但sewts的系统VELUM能胜任这项任务。借助智能软件和易于集成的虹科相机，可以分析纺织品等不固定材料。机器人可以实时预测这些材料在捕获过程中的运动轨迹，将毛巾或用毛圈布制成的亚麻布轻松送入折叠机，确保无褶皱，填补了低成本自动化应用的空白。
该系统由虹科合作伙伴组成sewts将商用机器人、夹持器和相机组合成智能系统。在寻找合适的相机模块时，除了工业适用性的基本指标外，还需要考虑其他几个关键指标：3需要成本效益D相机，因为根据系统配置，将会用到两到三台相机。除上述要求外，还必须保证深度数据的高精度，Tim Doerks解释道。
此外，我们系统中使用的2D相机必须具有高感光度和高动态范围，并用于多相机系统。” 最后，公司创始人从虹科系列产品中找到了自己喜欢的相机:虹科全新Ensenso S10 3D相机以及uEye?CP系列相机。他们的任务是2D和3D在模式下识别纺织品进料到系统时的抓取点特征，这些纺织品在之前的洗涤干燥过程中无序地放置在容器或传送带上。无法预测单个物体的形状和位置。相机捕捉到纺织品的不同织物纹理。并区分毛巾的卷边和四角。
“我们将2D和3D匹配相机拍摄的图像，并根据3匹配D数据获得更高的2D分辨率。也就是说，在这个过程中，我们分别使用2D相机高分辨率和3D相机的精确深度数据。
虹科Ensenso S10相机配备160万像素Sony基于结构光设计的传感器，即使面对目标复杂的表面或弱光环境，窄频红外激光投影仪也可以向目标对象投影高对比度点图案。每一个都是160万像素Sony传感器捕获的图像可以提供多达8500个深度点的完整点云。相机可靠地将捕获的激光点映射到投影的硬编码位置。这就提供了足够的高精度3D系统可以从数据中提取到抓取点的坐标。
配套安装了GigE Vision固件的虹科GV-5280CP-C-HQ配备工业相机Sony IMX264 2/3"全局快门CMOS传感器。在变化的光照条件下，它在应用中使用全速率为22 fps500万像素的帧率传输几乎没有噪音，高对比度 5:4 尺寸图像。120内置用于缓冲图像序列M图像内存，虹科uEye CP相机功能强大，具有大规模像素预处理功能，非常适合这种多相机系统。该相机仅重50克，小镁合金外壳轻便耐用，特别适用于对空间要求高的应用场景或机械臂。
2-3台虹科将根据客户需求或配置使用uEye 2D或 Ensenso 3D相机。这两款相机可以无缝集成到系统中。我们是准备生成数据的专家，处理3D点云数据尤为重要。这种预处理是我们系统的重要组成部分，它为人工智能提供了适当的输入数据，Tim Doerks 强调。sewts开发的AI会处理uEye CP或Ensenso S相机提供的数据。智能软件可以根据接缝的方向、局部起伏或相对位置分析纺织品的结构，并根据不同的材料和刺绣图案划分纺织品的类型和等级，并将这些结果转换为机器命令。
数据由卷积神经网络(CNN)常规图像处理过程处理。我们使用的虹科相机配套开发包。Python与开发库连接到我们的系统，sewts的联合创始人兼制造总监Till Rickert透露。虹科相机软件包的附加值主要在于其易于校正和集成到我们的系统中。
“AI是我们技术的核心。应对不确定性自动化处理过程，需要智能算法来构建适当的系统。所以我们用最新的AI研究成果，根据我们的需要进行改良并将各部分继承以最终形成一个大的整体方案，”Till Rickert补充道。它接收各种传感器数据(如光学信息)，得出类似人类认知水平的结论，并将其转换为机器命令。这样，像VELUM这种系统可以执行以前需要人脑判断的任务。这正是sewt我们的目标是将复杂的人工作业转化为流畅的自动化过程。
凭借像VELUM在这样的系统中，洗衣房可以在不考虑人员配置的情况下显著提高产能，从而提高盈利能力。通过填补自动化应用的巨大差距，我们几乎可以将纺织品洗涤生产线的产能翻一番。sewt总裁Alexander Bley说道。
未来虹科相机也可用于衬衫、裤子等服装。了解这些材料的特性非常重要，以便稳步实施我们的过程。我们通过成熟的材料模拟技术实现了这一目标。为了模拟纺织品的运动轨迹，我们用有限元分析创造了特殊的轨迹FEAlexander Bley解释道。使服装生产的自动化成为可能，并以符合成本效益的方式投入使用。将其扩展到非纺织材料的应用。该技术有许多潜在的应用，图像处理一直在其中发挥着重要作用，人工智能将加速这一开发过程。
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