智能能藉助飞时测距（Time of Flight；ToF）技术，在现场精准判断货物的摆放位置、方位、距离、角度等资料，确保人员、货物与无人搬运车移动顺畅，加速行业。
2020年全球疫情爆发，隔离政策改变人们的消费模式与型态，导致电商与业出现爆炸性成长；于此同时，人员移动的管制，也间接造成人力不足产生缺工问题，加速物流仓储行业的进程，进而大量导入无人搬运车AGV（Automated Guided Vehicle）／AMR（Autonomous Mobile Robots），加以提升整体营运效率。
而如何精准判断货物摆放位置、侦测物体方位、距离、角度，提升仓储运输效率，同时确保人员、货物与AGV/AMR在仓库中移动顺畅，避免碰撞导致意外发生，更是物流与仓储行业的重要课题。

物流仓储业现行避障方案与其限制
一般的物流仓储空间中，往往同时存放多样的原物料、零件与成品，仓库内也摆放不同种类、形式各异的栈板、货架式储运箱，以及不同高度的货架。复杂的空间环境、AGV/AMR的运行以及与现场人员的行为，让业者在进行物流仓储管理时需考虑更多的动态变化。
如何有效运用科技协助人员与AGV/AMR避开障碍物，维持场域运作顺畅，是物流仓储空间管理的重要环节。针对障碍物检测、主动避障、防碰撞，现多采用磁条（magnetic tap）导引、雷射（laser scanner）、光达（LiDAR）、超音波（ultra-sonic）等技术，但由于仓储场域的特殊环境条件，使上述技术在投入避障方案时依然有其限制；而传统视觉系统则需要搭配其他深度测距工具，架构复杂无法简化，安装在自动叉车上也需要更多空间，实用也较为困难。

智能技术与特色
针对前述行业现场的痛点，可透过深度感测技术产生3D影像，特别是飞时测距（Time of Flight；ToF）技术。其技术原理，是透过发射、接收红外光谱中的特定频率光，记录其光从物体反射的时间与速度，藉此计算距离。有别于一般工业，智能相机是由红外线发射器、光学镜头、深度感光组件与运算控制系统所组成，光机一体式设计节省空间、易于安装，适合对安装空间有高度限制要求的应用。
3D ToF智能相机DMV-T系列（图1）采用Sony DepthSense感光组件，拍摄距离可达6公尺，提供每秒60张广角高速动态取像，并可在极短的时间内接收与更新3D影像信息。内建高效低耗能ARM处理器，可于相机中先进行部分图像运算，并以0.1秒的速度提供偏移校正与补偿。该系列支持GenICam通用标准接口，用户未来若有扩充整合需求时将更具兼容性与弹性。

 
图1 : 3D ToF智能相机 DMV-T系列适用于距离侦测与避障

软硬整合实践仓储管理自动化与智能化
在物流仓储实务上，自动叉车在搬运时顺畅不停顿，是提高效率的重要指标。自主开发的视觉软件DIAVision，内建视觉函式库，支持多种架构模式，与DMV-T系列搭配使用，可进行进阶之量测、定位、检测、辨识比对等多种工作。
图2、图3显示DMV-T安装于自动叉车时，可藉由高速取像测距，取得栈板或货架XYZ坐标与中心位置，透过DIAVision软件辨识叉取面与自动叉车相对的角度差，及时补正自动叉车叉取面位置，并引导自动叉车到栈板前方，补正两者相对位置与高度，完成取料动作，达到动态拍摄、实时引导补正之运作。


 
图2 : 多栈板点云图。未使用堆栈存放的栈板因为尺寸与材质各异，位置偏移，每层皆有不同视觉特征，透过DMV-T搭配DIAVision取像辨识，让叉车升高至正确位置。

 
图3 : 货架点云图。DMV-T系列清晰成像可加速DIAVision判断货物的有无、深度、位置偏移，快速校正叉车跟货架的相对位置，保障取放对象顺畅。

自动叉车行进间若遇到人员或是障碍物，可透过DMV-T内建的处理器搭配DIAVision预先设定的避障区域，实时比对与检测辨识，适时让自动叉车减速，做到主动避障。如图4、图5所示。

 
图4 : DMV-T系列可搭配DIAVision，在6公尺范围内设定避障区域，进行自动避障检测。


 
图5 : 一旦DMV-T在设定距离内发现障碍，即可触发警报，AGV亦会减速或停止，待障碍离开或排除后再恢复正常运作。

DIAVision操作接口友善且直觉，让仓储现场操作人员无须具备程序编辑能力，即可透过拖放（drag & drop）的方式轻松编辑流程运行时之用户画面，并可透过计算机远程管理、记录与分析各项运行状况，强化管理效率。DIAVision支持第三方程式整合开发，可让使用者加入自行开发的应用项目，符合个别使用需求。
台达3D ToF智能相机DMV-T系列采用标准化通讯接口，能降低系统整合的门坎，易于快速导入与优化；强大的运算校正能力搭配DIAVision软件可适应不同的应用场景；还可透过深度学习累积影像信息，使量测定位更精准，提升整体方案的价值与效率，真正实现物流仓储系统自动化的目标。