在工业机器人领域，人们很容易陷入这样的思维方式，即认为解决自动化难题所需的硬件和软件只存在于ABB、FANUC或其他大公司的产品目录中。事实上，有很多小公司也在利用电机、机械装置和代码进行创新，他们也一同推动了工业机器人领域的运转。

CapSen Robotics公司位于宾夕法尼亚州匹兹堡，是一家有着五名工程师的小公司。在首席执行官Jared Glover将他在麻省理工学院的博士研究项目商业化之后，他于2014年创办了该公司。Glover的博士研究项目是在一堆杂乱的3D图像中检测目标物体。我与Glover探讨了这项研究，他的新公司及其产品。

“我们选定箱柜取应用放是因为它非常适合这项技术。”他说，“大多数情况下，你有或能够获取目标物体的3D模型。真正的挑战在于这些物体是被杂乱地堆放在箱子里，而一台拾取机器人每次只能取出一个物体。”

Glover的团队开始调整研究代码，并研发其核心产品：箱柜取放软件，由软件、摄像机和计算机组成的即插即用系统，一台转盘式3D扫描仪。

研发定制箱柜取放软件所面临的挑战

“研发定制箱柜取放软件最大的挑战在于，它涉及大量的搜索。”Glover解释说， “如果你在传送带的平面图像中寻找某物，你只需搜索x、y坐标和方向。但在箱中寻找某物时，你需要搜索x、y或z坐标位置和方向，因此要搜索六个维度。要想在箱中进行有效的搜索要困难的多。“

CapSen系统面临的第二个挑战是周期时间。物体检测的研究呈密集型的形态，这也是箱柜取放领域的关键创新之一。为了取得这项优势，CapSen正在使用Nvidia CUDA GPU的处理技术。

“我们花费很多时间研究的就是我们称之为多矩阵的泛型编程程序库。”Glover说，“它将对矩阵组进行计算。”CapSen的底层软件基础就是这个多矩阵程序库，它与MATLAB相似，不同之处在于它对计算机视觉和机器人技术的各种计算作了优化。

该系统支持不同类型的机器人、摄像机和末端执行器

CapSen公司已将其系统安装在ABB和三菱机器人上。像市场上大多数的箱柜取放产品一样，CapSen的目标是做到系统与设备的完全兼容。根据Glover的说法，为一台新机器人添加新系统的过程大约需要三周的时间，该公司会根据客户需求为其设备添加相应的支持。

使用不同种类的3D相机将影响物体的识别。例如，如果你使用Kinect，它将无法检测到如指甲大小的部件。CapSen可以做到为每位客户的应用推荐合适的相机。

箱柜取放和大多数拾放系统中最常见的末端执行器是吸盘。然而在处理某些部件时，有时会需要用到手指夹持器。例如，用吸盘吸取多孔或不规则的部件是困难的，这时就需要用到手指夹持器。

让非技术人员也可以使用箱柜取放机器人

为了让系统对中小型企业有所帮助，尤其是那些高混合、小批量生产的企业，Glover的系统需要实现让非技术人员也学会使用和配置。以下是该系统实现这一目标的方式：

为了设置箱柜取放单元，该软件需要每个拾取物体的3D模型。但是，并非所有的部件都具有数字模型，而3D建模是一项高技术和耗时的工作。解决这个问题的方法用是转盘式3D扫描仪，它可以像微波卷饼一样轻松地生成3D模型。CapSen提供这些扫描仪中的一种作为此战略的一部分。

“虽然有同类公司出售找物体的相机和软件，”Glover说，“但是移动这些机器人并找到目标物体仍然是集成商的难题，我们正在努力简化这一过程。”

箱柜取放技术的下一级应用

CapSen将继续研究拓展系统所具备的功能，包括实现系统支持同一个箱体中的多个物体，支持从不固定位置的箱体中拾取物体并缩短周期时间。此外，Glover对软件应用还有更多的想法。

其中一个想法是移动的物料处理，实际上就是机器人一边移动一边进行箱柜取放。“这并不只是拾取小零件，而是拾取盒子或桶，”Glover说， “这是一个令人兴奋的领域，我们期待着能进入这一领域。”

移动式物料处理可能对运输和仓储行业产生重大的影响。在这两个行业中，成千上万的人类采购员在托盘式起重机和叉车上忙忙碌碌，如同蚂蚁一般。

另一个潜在应用是提高装配机器人的机器视觉能力。使用多个工具执行任务的机器人需要对工具进行高度精确的定位，这是因为机器人通常使用坐标编程来访问工具。但是，如果装配机器人可以使用基于视觉的拾取软件，那么它们可以以更灵活地操作工件和工具。

即使只有寥寥几位有才华的工程师的小公司进行创新，也可以与大型跨国科技公司相媲美。以上面为例，这一切都始于一个博士研究项目。