{"id":92767,"date":"2025-03-13T11:54:45","date_gmt":"2025-03-13T03:54:45","guid":{"rendered":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/?p=92767"},"modified":"2025-07-18T16:33:32","modified_gmt":"2025-07-18T08:33:32","slug":"guide-complet-de-la-prise-aleatoire-dans-les-bacs","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/fr\/blog\/guide-complet-de-la-prise-aleatoire-dans-les-bacs\/","title":{"rendered":"Guide complet de la prise al\u00e9atoire dans les bacs"},"content":{"rendered":"
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Guide complet de la prise al\u00e9atoire dans les bacs<\/h1><\/div>\n\n\n\n
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Qu’est-ce que la prise al\u00e9atoire dans les bacs ?<\/h2>\n\n\n\n
La prise al\u00e9atoire dans les bacs est une t\u00e2che d’automatisation robotique dans laquelle un robot, aid\u00e9 par une cam\u00e9ra 3D, pr\u00e9l\u00e8ve des objets dispos\u00e9s de mani\u00e8re al\u00e9atoire, avec des orientations inconnues et des positions non structur\u00e9es, dans un bac ou un conteneur. Ce processus est g\u00e9n\u00e9ralement mis en \u0153uvre dans les environnements de fabrication et d’entrep\u00f4t, avec pour objectif principal d’automatiser la r\u00e9cup\u00e9ration d’articles \u00e0 partir d’un tas al\u00e9atoire ou non structur\u00e9.<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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\"William<\/a><\/div>\n\n\n\n

Aper\u00e7us d’experts de William Lemus,
Responsable des applications sur le terrain \u00e0 l’\u00e9tranger,
Solomon Technology Corporation<\/h3>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n
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Industries et exemples de la prise al\u00e9atoire dans les bacs<\/h2>\n\n\n\n
La prise al\u00e9atoire dans les bacs est indispensable dans les industries o\u00f9 la gestion et le tri des objets dans des bacs ou des conteneurs sont r\u00e9p\u00e9titifs, n\u00e9cessitent beaucoup de travail et prennent du temps. Vous trouverez ci-dessous plusieurs exemples d’applications de pr\u00e9l\u00e8vement de bacs<\/a> dans divers secteurs.<\/div>\n\n\n\n
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\"graphic<\/div>\n\n\n\n

Prise al\u00e9atoire d’objets m\u00e9talliques<\/h4>\n\n\n\n
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Logistique<\/h3>\n\n\n\n
Dans la logistique et les entrep\u00f4ts<\/a>, la prise al\u00e9atoire dans les bacs est utilis\u00e9e pour trier et manipuler de nombreux colis plac\u00e9s de mani\u00e8re al\u00e9atoire dans les bacs. Par exemple, dans un projet pour une plateforme mondiale de commerce \u00e9lectronique, des colis assortis ont \u00e9t\u00e9 pris dans des bacs et plac\u00e9s sur un tapis roulant \u00e0 grande vitesse. Le principal d\u00e9fi \u00e9tait de maintenir des vitesses de pr\u00e9l\u00e8vement rapides tout en manipulant les colis lourds de mani\u00e8re s\u00fbre pour \u00e9viter les erreurs de manipulation ou les dommages. La solution d’IA de Solomon<\/a> a permis au syst\u00e8me de fonctionner rapidement, r\u00e9pondant aux exigences de d\u00e9bit tout en assurant une manipulation pr\u00e9cise et s\u00fbre des colis de tailles et de poids vari\u00e9s.<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Automobile<\/h3>\n\n\n\n
Dans l’industrie automobile<\/a>, la prise al\u00e9atoire dans les bacs est utilis\u00e9e pour manipuler et trier les composants automobiles. Le principal d\u00e9fi pour les syst\u00e8mes de prise al\u00e9atoire est d’obtenir une grande pr\u00e9cision pour s’assurer que chaque pi\u00e8ce est correctement class\u00e9e, prise et correctement empil\u00e9e. Dans un projet pour un grand constructeur automobile japonais, AccuPick<\/a> a \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9 pour manipuler pr\u00e9cis\u00e9ment les pi\u00e8ces automobiles, \u00e9vitant ainsi les erreurs et les d\u00e9fauts dans l’assemblage et le placement, am\u00e9liorant ainsi l’efficacit\u00e9 globale.<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Alimentation et Boissons<\/h3>\n\n\n\n
Dans l’industrie alimentaire<\/a>, la prise al\u00e9atoire dans les bacs joue un r\u00f4le crucial dans l’automatisation du tri et de la manipulation des produits alimentaires, am\u00e9liorant consid\u00e9rablement l’efficacit\u00e9 op\u00e9rationnelle. L’un des projets notables de Solomon dans ce secteur a impliqu\u00e9 une collaboration avec une entreprise multinationale de confiserie de premier plan pour prendre des biscuits emball\u00e9s dans des bacs et les transf\u00e9rer sur un tapis roulant. Le principal d\u00e9fi \u00e9tait le temps de cycle, car le syst\u00e8me devait prendre et placer environ 30 \u00e0 35 biscuits par minute. L’automatisation a \u00e9t\u00e9 mise en \u0153uvre pour r\u00e9duire la charge physique sur les op\u00e9rateurs, minimisant ainsi le risque de blessures musculosquelettiques, am\u00e9liorant finalement \u00e0 la fois la s\u00e9curit\u00e9 au travail et l’efficacit\u00e9 de la ligne de production.<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Fabrication<\/h3>\n\n\n\n
La prise al\u00e9atoire dans les bacs est largement utilis\u00e9e dans la fabrication<\/a> pour prendre et trier divers composants. Un producteur leader de robots industriels et de machines d’automatisation avait besoin d’une prise al\u00e9atoire \u00e0 grande vitesse d’objets m\u00e9talliques sp\u00e9cifiques. Les principaux d\u00e9fis \u00e9taient les exigences strictes en mati\u00e8re de temps de cycle et de pr\u00e9cision. Les objets devaient \u00eatre empil\u00e9s \u00e0 la station de d\u00e9pose, et toute erreur de pr\u00e9cision dans la prise entra\u00eenerait une mauvaise empilement. Les objets pouvaient \u00eatre positionn\u00e9s soit par vue de dessus, soit par vue de dos, avec des angles d’inclinaison variables, n\u00e9cessitant que l’IA d\u00e9tecte avec pr\u00e9cision chaque c\u00f4t\u00e9 et son angle pour un placement pr\u00e9cis. La surface brillante des objets m\u00e9talliques repr\u00e9sentait un d\u00e9fi suppl\u00e9mentaire pour les cam\u00e9ras 3D en raison des reflets lumineux, ce qui pouvait d\u00e9former \u00e0 la fois l’image 2D et le nuage de points 3D, r\u00e9duisant la pr\u00e9cision de la prise. Pour surmonter cela, une cam\u00e9ra industrielle 3D SolScan <\/a>\u00e9quip\u00e9e d’une lumi\u00e8re verte a \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9e au lieu de la lumi\u00e8re blanche habituelle.<\/div>\n\n\n\n
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\"original<\/figure>\n\n\n\n

Image 2D originale<\/h4>\n<\/div>\n\n\n\n
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\"2D<\/figure>\n\n\n\n

D\u00e9tection 2D avec reconnaissance d’angle<\/h4>\n<\/div>\n\n\n\n
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\"3D<\/figure>\n\n\n\n

Nuage de points 3D avec placement du point de prise<\/h4>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Pharmaceutique et M\u00e9dical<\/h3>\n\n\n\n
Dans l’industrie pharmaceutique et m\u00e9dicale, les syst\u00e8mes de prise al\u00e9atoire dans les bacs<\/a> sont essentiels pour manipuler divers articles dans des environnements \u00e0 grande vitesse o\u00f9 la pr\u00e9cision est cruciale. Dans ce cas, un distributeur pharmaceutique g\u00e9rait divers conteneurs, y compris des bo\u00eetes et des bouteilles de diff\u00e9rentes formes, tailles et couleurs, avec environ cinq objets dans des positions et orientations al\u00e9atoires par bac. Le principal d\u00e9fi \u00e9tait de garantir que le code-barres du produit reste visible pendant la prise, car les articles devaient \u00eatre positionn\u00e9s entre les lecteurs de codes-barres pour \u00eatre scann\u00e9s. La zone de travail \u00e9tait limit\u00e9e, et les robots devaient fonctionner \u00e0 grande vitesse pour r\u00e9pondre aux exigences strictes en mati\u00e8re de temps de cycle, augmentant ainsi le risque de collisions. AccuPick<\/a> a \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9 pour r\u00e9soudre ce probl\u00e8me. Son logiciel de planification des mouvements a calcul\u00e9 des trajectoires s\u00fbres, sans collision, tandis que l’IA int\u00e9gr\u00e9e permettait une d\u00e9tection de haute pr\u00e9cision, permettant au robot de prendre des objets depuis n’importe quelle position (dessus, c\u00f4t\u00e9 ou dessous) sans obstruer le code-barres. Deux effecteurs de robots distincts\u2014l’un avec une grande ventouse et l’autre avec une petite ventouse\u2014ont \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9s, et en fonction des r\u00e9sultats de d\u00e9tection des objets, de la position et du type (bo\u00eete ou bouteille), des conditions strat\u00e9giques et des r\u00e8gles ont \u00e9t\u00e9 \u00e9tablies pour s’assurer que l’effecteur appropri\u00e9 \u00e9tait s\u00e9lectionn\u00e9 pour chaque cas sp\u00e9cifique d’objet.<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n
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Explorez davantage d’exemples de prise dans les bacs industriels<\/span><\/span><\/span><\/a><\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n
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Essentiels du Syst\u00e8me de Prise Al\u00e9atoire dans les Bacs<\/h2>\n\n\n\n
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Calibration du Point Central de l’Outil (TCP)<\/h3>\n\n\n\n
La calibration TCP du robot doit \u00eatre effectu\u00e9e une fois qu’un effecteur final est s\u00e9lectionn\u00e9 pour l’application et mont\u00e9 sur la bride du robot. Le TCP sert de point de r\u00e9f\u00e9rence pour indiquer au robot la position et l’orientation pr\u00e9cises de l’effecteur final.<\/div>\n\n\n\n
\"Diagram<\/div>\n\n\n\n

Calibration TCP<\/h4>\n<\/div>\n\n\n\n
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Calibration Vision-Robot<\/h3>\n\n\n\n
La calibration entre le syst\u00e8me de vision<\/a> et le robot est essentielle. Comme la cam\u00e9ra 3D a son origine de coordonn\u00e9es situ\u00e9e \u00e0 la base de la cam\u00e9ra et le robot a son origine de coordonn\u00e9es \u00e0 la base du robot, la calibration permet au robot de comprendre le syst\u00e8me de coordonn\u00e9es de la cam\u00e9ra et de convertir ces coordonn\u00e9es en ses propres coordonn\u00e9es. En cons\u00e9quence, toutes les coordonn\u00e9es positionnelles et rotationnelles envoy\u00e9es du scanner 3D au robot seront interpr\u00e9t\u00e9es avec pr\u00e9cision, permettant au robot d’atteindre le point sp\u00e9cifique avec la position et la rotation requises.<\/div>\n\n\n\n
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Scan 3D et D\u00e9tection d’Objets<\/h3>\n\n\n\n
Le scanner 3D<\/a> capture \u00e0 la fois des images 2D et des nuages de points 3D des objets dans le bac. Ces donn\u00e9es sont utilis\u00e9es pour g\u00e9n\u00e9rer un point de prise pour les objets qui r\u00e9pondent aux crit\u00e8res de base pour la prise. Ces crit\u00e8res peuvent varier selon le projet, mais incluent g\u00e9n\u00e9ralement :

\u2022 Objets situ\u00e9s sur la surface sup\u00e9rieure du bac.

\u2022 Objets non occult\u00e9s ou l\u00e9g\u00e8rement occult\u00e9s par d’autres \u00e9l\u00e9ments.

\u2022 Caract\u00e9ristiques visibles qui aident \u00e0 d\u00e9terminer l’orientation de prise de l’objet.

\u2022 Objets positionn\u00e9s et orient\u00e9s de mani\u00e8re s\u00e9curis\u00e9e pour garantir que le robot ou son effecteur final ne heurteront pas pendant la prise.<\/div>\n\n\n\n
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G\u00e9n\u00e9ration et Ex\u00e9cution du Point de Prise<\/h3>\n\n\n\n
Le point de prise pour chaque objet inclut g\u00e9n\u00e9ralement des coordonn\u00e9es positionnelles et rotationnelles. Une fois g\u00e9n\u00e9r\u00e9, le robot re\u00e7oit ce point de prise. Ensuite, le contr\u00f4leur du robot calcule la trajectoire pour l’atteindre. Pour les applications plus complexes dans des environnements n\u00e9cessitant l’\u00e9vitement de collisions, un logiciel de planification des mouvements est n\u00e9cessaire pour calculer une trajectoire s\u00fbre. Une fois le point de prise atteint, le robot prend l’objet et le d\u00e9pose dans l’emplacement ou le bac d\u00e9sir\u00e9.<\/div>\n\n\n\n
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R\u00e9p\u00e9tition du Cycle<\/h3>\n\n\n\n
Une fois que tous les objets d\u00e9tect\u00e9s dans le cycle actuel ont \u00e9t\u00e9 pris et d\u00e9pos\u00e9s, un nouveau cycle commence \u00e0 partir de l’\u00e9tape de scan. Cela garantit un fonctionnement continu jusqu’\u00e0 ce que le bac soit vide.<\/div>\n\n\n\n
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D\u00e9couvrez le syst\u00e8me de prise al\u00e9atoire 3D de Solomon<\/strong><\/span><\/span><\/span><\/a><\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n
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D\u00e9fis et Solutions de la Prise Al\u00e9atoire dans les Bacs<\/h2>\n\n\n\n
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Exigences Strictes de Temps de Cycle<\/h3>\n\n\n\n
Les projets avec des exigences strictes de temps de cycle font face \u00e0 des d\u00e9fis importants, car chaque \u00e9tape doit \u00eatre r\u00e9alis\u00e9e rapidement pour atteindre les objectifs globaux. Voici les principales consid\u00e9rations :

\u2022\u00a0Temps de Capture de la Cam\u00e9ra 3D<\/strong> : La cam\u00e9ra 3D doit rapidement capturer \u00e0 la fois des images 2D et des nuages de points 3D.

\u2022\u00a0G\u00e9n\u00e9ration d’Images et de Nuages de Points<\/strong> : Les algorithmes pour g\u00e9n\u00e9rer les images 2D et les nuages de points 3D doivent \u00eatre efficaces et optimis\u00e9s.

\u2022\u00a0Identification des Objets<\/strong> : L’algorithme d’identification des objets doit \u00eatre rapide ; l’utilisation de l’IA peut consid\u00e9rablement am\u00e9liorer la vitesse et la pr\u00e9cision.

\u2022\u00a0Placement des Points de Prise<\/strong> : L’algorithme de d\u00e9termination des points de prise doit \u00eatre rapide. L’IA peut \u00eatre utilis\u00e9e ici pour atteindre une grande vitesse.

\u2022\u00a0Planification de Mouvement<\/strong> : Le syst\u00e8me de planification de mouvement doit rapidement calculer des trajectoires s\u00fbres.

\u2022\u00a0Vitesse du Robot<\/strong> : Le robot lui-m\u00eame doit fonctionner \u00e0 grande vitesse pour r\u00e9pondre aux exigences du temps de cycle.

\u2022\u00a0S\u00e9lection de l’Effecteur Final<\/strong> : Le choix de l’effecteur final appropri\u00e9 est crucial pour minimiser les prises rat\u00e9es et garantir que les objets restent en s\u00e9curit\u00e9 pendant les mouvements robotiques.<\/div>\n\n\n\n
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Haute Pr\u00e9cision de Prise<\/h3>\n\n\n\n
Atteindre une haute pr\u00e9cision de prise est essentiel pour un ramassage al\u00e9atoire efficace. Les principales consid\u00e9rations incluent :

\u2022\u00a0Scanner 3D appropri\u00e9 :<\/strong> S\u00e9lectionner un scanner 3D adapt\u00e9 au mat\u00e9riau de l’objet, \u00e0 la distance de travail et aux dimensions du bac est essentiel.

\u2022\u00a0Haute r\u00e9solution : <\/strong>Le scanner 3D doit disposer d’une haute r\u00e9solution pour une capture d\u00e9taill\u00e9e.

\u2022\u00a0Vision par ordinateur et pr\u00e9traitement des images : <\/strong>L’utilisation de techniques avanc\u00e9es de vision par ordinateur et de pr\u00e9traitement des images peut am\u00e9liorer consid\u00e9rablement la pr\u00e9cision.

\u2022\u00a0IA pour la d\u00e9tection des objets : <\/strong>S\u00e9lectionner le bon algorithme d’IA peut am\u00e9liorer la pr\u00e9cision de la d\u00e9tection des objets.

\u2022\u00a0IA pour le placement des points de prise :<\/strong> Les m\u00e9thodes d’appariement 3D par IA peuvent affiner la pr\u00e9cision du placement des points de prise.

\u2022\u00a0Ajustement fin :<\/strong> Un ajustement fin des param\u00e8tres du scanner 3D, des techniques de pr\u00e9traitement des images, des algorithmes de d\u00e9tection 2D et des m\u00e9thodes d’appariement 3D pour le placement des points de prise est essentiel pour des performances optimales.

\u2022\u00a0Environnement lumineux stable :<\/strong> Garantir un environnement lumineux stable est important pour obtenir des r\u00e9sultats coh\u00e9rents.<\/div>\n\n\n\n
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Orientation al\u00e9atoire des objets<\/h3>\n\n\n\n
Les objets dans les bacs ont souvent des arrangements al\u00e9atoires, des orientations inconnues et des positions non structur\u00e9es. Cette al\u00e9a peut faire en sorte que les objets se bloquent mutuellement. Pour surmonter ces d\u00e9fis, plusieurs strat\u00e9gies peuvent \u00eatre employ\u00e9es :

\u2022\u00a0Approche couche par couche : <\/strong>Scanner et prendre les objets les plus adapt\u00e9s, puis rescanner pour lancer la prochaine it\u00e9ration, proc\u00e9der couche par couche.

\u2022\u00a0Secoueur de bac :<\/strong> Utiliser un secoueur de bac pour modifier les positions des objets.

\u2022\u00a0Ramassage en deux \u00e9tapes :<\/strong> D’abord, prendre l’objet de mani\u00e8re aussi efficace que possible, puis le s\u00e9parer \u00e0 une station secondaire sans autres objets pour un retrait plus pr\u00e9cis.

\u2022\u00a0Effecteur terminal :<\/strong> La s\u00e9lection correcte de l’effecteur terminal est cruciale pour augmenter les chances de r\u00e9ussite des prises dans des sc\u00e9narios difficiles.

\u2022\u00a0Conception du bac :<\/strong> La conception du bac est essentielle. Pour certaines applications, une forme de bac en pyramide tronqu\u00e9e invers\u00e9e peut offrir une solution efficace.<\/div>\n\n\n\n
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Pr\u00e9cision de ramassage incompl\u00e8te<\/h3>\n\n\n\n
Malgr\u00e9 les capacit\u00e9s des syst\u00e8mes de vision avanc\u00e9s<\/a>, la pr\u00e9cision de la prise peut ne pas \u00eatre de 100 %. Les objets positionn\u00e9s au fond, sur les bords ou dans les coins du bac peuvent rester non ramass\u00e9s en raison de leur emplacement. Dans ces cas, l’utilisation d’un secoueur de bac pour repositionner les objets dans des zones plus accessibles peut \u00eatre une solution efficace.<\/div>\n\n\n\n
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Espace de travail limit\u00e9 et haute vitesse du robot<\/h3>\n\n\n\n
Dans des espaces confin\u00e9s o\u00f9 des mouvements de robot \u00e0 grande vitesse sont n\u00e9cessaires, le logiciel de planification des mouvements est essentiel. Un fichier CAD l\u00e9ger de l’espace de travail et de l’effecteur terminal est n\u00e9cessaire, qui doit inclure le mod\u00e8le du robot pour simuler les trajectoires potentielles et calculer le chemin le plus s\u00fbr.<\/div>\n\n\n\n
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Objets transparents ou brillants<\/h3>\n\n\n\n
Les objets transparents ou m\u00e9talliques brillants posent des d\u00e9fis suppl\u00e9mentaires pour g\u00e9n\u00e9rer un nuage de points pr\u00e9cis pour le placement des points de prise. Les solutions incluent l’utilisation de l’IA, de la vision par ordinateur, des techniques de pr\u00e9traitement d’images, ainsi que l’utilisation d’un scanner 3D de haute qualit\u00e9<\/a>. La combinaison de m\u00e9thodes telles que la vision st\u00e9r\u00e9o et la lumi\u00e8re structur\u00e9e du projecteur, avec des options pour diff\u00e9rentes couleurs de lumi\u00e8re, une haute r\u00e9solution et une intensit\u00e9 lumineuse accrue, peut aider efficacement \u00e0 relever ces d\u00e9fis.<\/div>\n\n\n\n
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\"semi-transparent<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

\u00c9tude de cas : Articles semi-transparents<\/a><\/h4>\n<\/div>\n\n\n\n
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\"Shiny<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

<\/a>\u00c9tude de cas : Pi\u00e8ces m\u00e9talliques brillantes<\/a><\/h4>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n
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Ramassage Al\u00e9atoire dans les Bacs avec l’IA<\/h2>\n\n\n\n
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L’IA<\/a> joue un r\u00f4le essentiel dans l’obtention d’une d\u00e9tection de haute qualit\u00e9 et d’un placement pr\u00e9cis des points de prise tout en maintenant des temps de cycle comp\u00e9titifs dans les applications industrielles. Lorsqu’elle est combin\u00e9e avec des techniques de vision par ordinateur et de pr\u00e9traitement d’image, l’IA peut s’adapter \u00e0 diverses conditions environnementales et orientations d’objets. Cette capacit\u00e9 d’adaptation rend l’IA particuli\u00e8rement adapt\u00e9e aux applications de ramassage al\u00e9atoire dans les bacs, o\u00f9 les objets sont dispos\u00e9s de mani\u00e8re al\u00e9atoire. Les mod\u00e8les d’IA d\u00e9velopp\u00e9s pour ces sc\u00e9narios doivent \u00eatre robustes et flexibles, capables de relever les d\u00e9fis divers du ramassage.<\/div>\n\n\n\n
\"Automated<\/a><\/div>\n\n\n\n
Le ramassage al\u00e9atoire dans les bacs, propuls\u00e9 par l’IA et les syst\u00e8mes de vision avanc\u00e9s, transforme l’automatisation industrielle dans divers secteurs. D\u00e9couvrez comment les solutions d’IA et de vision 3D<\/a> de Solomon peuvent optimiser vos op\u00e9rations.<\/strong><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n
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Apprenez-en davantage sur le ramassage dans les bacs bas\u00e9 sur l’IA avec AccuPick<\/span><\/span><\/span><\/a><\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

D\u00e9couvrez notre guide complet sur la pr\u00e9hension al\u00e9atoire en bac, avec des analyses d’experts sur les \u00e9l\u00e9ments essentiels du syst\u00e8me, des exemples industriels, les d\u00e9fis et les solutions bas\u00e9es sur l’IA.<\/p>","protected":false},"author":875,"featured_media":61737,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_gspb_post_css":"#gspb_row-id-gsbp-5aebb46{justify-content:space-between;margin-top:0;margin-bottom:0;display:flex;flex-wrap:wrap;min-height:250px;padding:0;overflow:hidden;background-size:cover;background-repeat:no-repeat;background-position:50% 68%;background-image:url(https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/\u2014Pngtree\u2014technological-sense-geometric-line-simple_932581-1.jpg);filter:brightness(1) contrast(1) grayscale(0)}#gspb_row-id-gsbp-5aebb46>.gspb_row__content{display:flex;justify-content:space-between;margin:0 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