{"id":90089,"date":"2025-01-16T11:51:03","date_gmt":"2025-01-16T03:51:03","guid":{"rendered":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/?p=90089"},"modified":"2025-07-18T16:23:42","modified_gmt":"2025-07-18T08:23:42","slug":"guia-completo-de-coleta-aleatoria-em-caixas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/pt\/blog\/guia-completo-de-coleta-aleatoria-em-caixas\/","title":{"rendered":"Guia Completo de Coleta Aleat\u00f3ria em Caixas"},"content":{"rendered":"
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Guia Completo de Coleta Aleat\u00f3ria em Caixas<\/h1><\/div>\n\n\n\n
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O que \u00e9 Coleta Aleat\u00f3ria em Caixas?<\/h2>\n\n\n\n
A coleta aleat\u00f3ria em caixas \u00e9 uma tarefa de automa\u00e7\u00e3o rob\u00f3tica em que um rob\u00f4, auxiliado por uma c\u00e2mera 3D, pega objetos que est\u00e3o dispostos aleatoriamente, com orienta\u00e7\u00f5es desconhecidas e posi\u00e7\u00f5es n\u00e3o estruturadas, de uma caixa ou recipiente. Esse processo \u00e9 tipicamente implementado em ambientes de manufatura e armaz\u00e9ns, com o objetivo principal de automatizar a recupera\u00e7\u00e3o de itens de um monte aleat\u00f3rio ou n\u00e3o estruturado.<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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\"William<\/a><\/div>\n\n\n\n

Percep\u00e7\u00f5es de especialistas de William Lemus,
Gestor de Engenharia de Aplica\u00e7\u00e3o no Exterior,
Solomon Technology Corporation<\/strong><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n

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Ind\u00fastrias e Exemplos de Pegada Aleat\u00f3ria em Caixa<\/h2>\n\n\n\n
A pegada aleat\u00f3ria em caixa \u00e9 inestim\u00e1vel em ind\u00fastrias onde o manuseio e a classifica\u00e7\u00e3o de objetos de caixas ou cont\u00eaineres s\u00e3o tarefas repetitivas, que exigem muito trabalho e consomem tempo. Abaixo est\u00e3o v\u00e1rios exemplos de aplica\u00e7\u00f5es de pegada aleat\u00f3ria<\/a> em diversas ind\u00fastrias.<\/div>\n\n\n\n
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\"graphic<\/div>\n\n\n\n

Pegada Aleat\u00f3ria de Objetos Met\u00e1licos<\/p>\n\n\n\n

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Log\u00edstica<\/h3>\n\n\n\n
Na log\u00edstica e armazenagem<\/a>, a pegada aleat\u00f3ria \u00e9 utilizada para classificar e manusear diversas embalagens posicionadas aleatoriamente dentro de cont\u00eaineres. Por exemplo, em um projeto para uma plataforma global de e-commerce, pacotes variados foram retirados de cont\u00eaineres e colocados em uma esteira transportadora em alta velocidade. O principal desafio foi manter altas taxas de retirada enquanto se manuseavam pacotes pesados com seguran\u00e7a, evitando erros de manuseio ou danos. A solu\u00e7\u00e3o de IA da Solomon<\/a> permitiu que o sistema operasse rapidamente, atendendo \u00e0 demanda de alto rendimento enquanto garantia o manuseio preciso e seguro de tamanhos e pesos de pacotes variados.<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Automotivo<\/h3>\n\n\n\n
Na ind\u00fastria automotiva<\/a>, a pegada aleat\u00f3ria \u00e9 utilizada para manusear e classificar componentes de autom\u00f3veis. O principal desafio para os sistemas de pegada aleat\u00f3ria \u00e9 alcan\u00e7ar alta precis\u00e3o para garantir que cada pe\u00e7a seja corretamente classificada, retirada e empilhada adequadamente. Em um projeto para um grande fabricante de autom\u00f3veis japon\u00eas, o AccuPick<\/a> foi empregado para manusear com precis\u00e3o as pe\u00e7as automotivas, evitando erros e defeitos na montagem e coloca\u00e7\u00e3o, melhorando assim a efici\u00eancia geral.<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Alimentos e Bebidas<\/h3>\n\n\n\n
Na ind\u00fastria aliment\u00edcia<\/a>, a pegada aleat\u00f3ria desempenha um papel crucial na automa\u00e7\u00e3o da classifica\u00e7\u00e3o e manuseio de produtos aliment\u00edcios, aumentando significativamente a efici\u00eancia operacional. Um dos projetos not\u00e1veis da Solomon nesse setor envolveu a colabora\u00e7\u00e3o com uma importante empresa multinacional de confeitaria para retirar biscoitos embalados de cont\u00eaineres e transferi-los para uma esteira transportadora. O principal desafio era o tempo de ciclo, pois o sistema precisava retirar e colocar aproximadamente 30 a 35 biscoitos por minuto. A automa\u00e7\u00e3o foi implementada para reduzir o esfor\u00e7o f\u00edsico dos operadores, minimizando assim o risco de les\u00f5es musculoesquel\u00e9ticas e, em \u00faltima an\u00e1lise, melhorando tanto a seguran\u00e7a no local de trabalho quanto a efici\u00eancia da linha de produ\u00e7\u00e3o.<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Fabrica\u00e7\u00e3o<\/h3>\n\n\n\n
A pegada aleat\u00f3ria \u00e9 amplamente utilizada na fabrica\u00e7\u00e3o<\/a> para retirar e classificar v\u00e1rios componentes. Um dos principais produtores de rob\u00f4s industriais e m\u00e1quinas de automa\u00e7\u00e3o precisava de pegada aleat\u00f3ria em alta velocidade para itens met\u00e1licos espec\u00edficos. Os principais desafios eram os rigorosos requisitos de tempo de ciclo e precis\u00e3o. Os objetos precisavam ser empilhados na esta\u00e7\u00e3o de queda, e qualquer erro na precis\u00e3o da retirada resultaria em empilhamento incorreto. Os itens poderiam estar posicionados a partir de uma vis\u00e3o superior ou traseira, com \u00e2ngulos de inclina\u00e7\u00e3o variados, exigindo que a IA detectasse com precis\u00e3o cada lado e seu \u00e2ngulo para coloca\u00e7\u00e3o precisa. A superf\u00edcie brilhante dos itens met\u00e1licos apresentava um desafio adicional para as c\u00e2meras 3D devido \u00e0 reflex\u00e3o da luz, que poderia distorcer tanto a imagem 2D quanto a nuvem de pontos 3D, reduzindo a precis\u00e3o da retirada. Para superar isso, uma c\u00e2mera 3D industrial SolScan<\/a> equipada com uma luz projetora verde foi utilizada em vez da luz branca usual.<\/div>\n\n\n\n
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\"original<\/figure>\n\n\n\n

Imagem 2D Original<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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\"2D<\/figure>\n\n\n\n

Detec\u00e7\u00e3o 2D com Reconhecimento de \u00c2ngulo<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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\"3D<\/figure>\n\n\n\n

Nuvem de Pontos 3D com Localiza\u00e7\u00e3o do Ponto de Retirada<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Farmac\u00eauticos e M\u00e9dicos<\/h3>\n\n\n\n
Na ind\u00fastria farmac\u00eautica e m\u00e9dica, os sistemas de coleta aleat\u00f3ria<\/a> s\u00e3o essenciais para lidar com diversos itens em ambientes de alta velocidade, onde a precis\u00e3o \u00e9 cr\u00edtica. Neste caso, um distribuidor farmac\u00eautico gerenciou v\u00e1rias embalagens, incluindo caixas e frascos de diferentes formas, tamanhos e cores, com aproximadamente cinco objetos em posi\u00e7\u00f5es e orienta\u00e7\u00f5es aleat\u00f3rias por recipiente. O principal desafio era garantir que o c\u00f3digo de barras do produto permanecesse vis\u00edvel durante a coleta, j\u00e1 que os itens precisavam ser posicionados entre os leitores de c\u00f3digo de barras para a digitaliza\u00e7\u00e3o. A \u00e1rea de trabalho era limitada e os rob\u00f4s precisavam operar em alta velocidade para atender a tempos de ciclo rigorosos, aumentando o risco de colis\u00f5es. O AccuPick<\/a> foi utilizado para resolver isso. Seu software de planejamento de movimento calculou trajet\u00f3rias seguras e livres de colis\u00f5es, enquanto a intelig\u00eancia artificial incorporada permitiu uma detec\u00e7\u00e3o de alta precis\u00e3o, permitindo que o rob\u00f4 pegasse objetos de qualquer posi\u00e7\u00e3o (topo, lado ou fundo) sem obstruir o c\u00f3digo de barras. Dois diferentes efetores finais de rob\u00f4 \u2014 um com uma ventosa grande e outro com uma ventosa pequena \u2014 foram empregados, e com base nos resultados da detec\u00e7\u00e3o de objetos, posi\u00e7\u00e3o e tipo (caixa ou frasco), condi\u00e7\u00f5es estrat\u00e9gicas e regras foram estabelecidas para garantir que o efetor final apropriado fosse selecionado para cada caso espec\u00edfico de objeto.<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n
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Explore mais exemplos industriais de coleta aleat\u00f3ria<\/span><\/span><\/span><\/a><\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n
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Essenciais do Sistema de Coleta Aleat\u00f3ria de Bin Picking<\/h2>\n\n\n\n
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Calibra\u00e7\u00e3o do Ponto de Centro da Ferramenta (TCP)<\/h3>\n\n\n\n
A calibra\u00e7\u00e3o do TCP (Ponto de Controle de Ferramenta) do rob\u00f4 deve ser realizada uma vez que um efetor final \u00e9 selecionado para a aplica\u00e7\u00e3o e montado no flange do rob\u00f4. O TCP serve como ponto de refer\u00eancia para instruir o rob\u00f4 sobre a posi\u00e7\u00e3o e orienta\u00e7\u00e3o precisas do efetor final.<\/div>\n\n\n\n
\"Diagram<\/div>\n\n\n\n

Calibra\u00e7\u00e3o do TCP<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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Calibra\u00e7\u00e3o da Vis\u00e3o para o Rob\u00f4<\/h3>\n\n\n\n
A calibra\u00e7\u00e3o entre o sistema de vis\u00e3o<\/a> e o rob\u00f4 \u00e9 essencial. Como a origem das coordenadas da c\u00e2mera 3D est\u00e1 localizada na base da c\u00e2mera e a origem das coordenadas do rob\u00f4 est\u00e1 na base do rob\u00f4, a calibra\u00e7\u00e3o permite que o rob\u00f4 compreenda o sistema de coordenadas da c\u00e2mera e converta essas coordenadas para o seu pr\u00f3prio. Como resultado, quaisquer coordenadas posicionais e rotacionais enviadas do scanner 3D para o rob\u00f4 ser\u00e3o interpretadas com precis\u00e3o, permitindo que o rob\u00f4 alcance o ponto espec\u00edfico com a posi\u00e7\u00e3o e rota\u00e7\u00e3o requeridas.<\/div>\n\n\n\n
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Digitaliza\u00e7\u00e3o 3D e Detec\u00e7\u00e3o de Objetos<\/h3>\n\n\n\n
O scanner 3D captura tanto imagens 2D quanto nuvens de pontos 3D dos objetos no recipiente. Esses dados s\u00e3o usados para gerar um ponto de coleta para objetos que atendem aos crit\u00e9rios b\u00e1sicos de coleta. Esses crit\u00e9rios podem variar conforme o projeto, mas geralmente incluem:

\u2022 Objetos localizados na superf\u00edcie superior do recipiente.

\u2022 Objetos que n\u00e3o est\u00e3o oclu\u00eddos ou que est\u00e3o apenas levemente oclu\u00eddos por outros itens.

\u2022 Caracter\u00edsticas vis\u00edveis que ajudam a determinar a orienta\u00e7\u00e3o de coleta do objeto.

\u2022 Objetos posicionados e rotacionados de maneira segura para garantir que o rob\u00f4 ou seu efetor final n\u00e3o colidam durante a coleta.<\/div>\n\n\n\n
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Gera\u00e7\u00e3o e Execu\u00e7\u00e3o do Ponto de Coleta<\/h3>\n\n\n\n
O ponto de coleta para cada objeto geralmente inclui coordenadas posicionais e rotacionais. Uma vez gerado, o rob\u00f4 recebe esse ponto de coleta. Em seguida, o controlador do rob\u00f4 calcula a trajet\u00f3ria para alcan\u00e7\u00e1-lo. Para aplica\u00e7\u00f5es mais desafiadoras em ambientes que exigem a preven\u00e7\u00e3o de colis\u00f5es, o software de planejamento de movimento \u00e9 necess\u00e1rio para calcular uma trajet\u00f3ria segura. Ao alcan\u00e7ar o ponto de coleta, o rob\u00f4 pega o objeto e, em seguida, o solta na localiza\u00e7\u00e3o ou recipiente desejado.<\/div>\n\n\n\n
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Repeti\u00e7\u00e3o de Ciclo<\/h3>\n\n\n\n
Uma vez que todos os objetos detectados no ciclo atual foram coletados e colocados, um novo ciclo come\u00e7a a partir da etapa de digitaliza\u00e7\u00e3o. Isso garante opera\u00e7\u00e3o cont\u00ednua at\u00e9 que o recipiente esteja vazio.<\/div>\n\n\n\n
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Saiba mais sobre o sistema de coleta em bin 3D da Solomon<\/span><\/span><\/span><\/a><\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n
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Desafios e Solu\u00e7\u00f5es da Coleta Aleat\u00f3ria de Bin<\/h2>\n\n\n\n
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Requisitos rigorosos de tempo de ciclo<\/h3>\n\n\n\n
Projetos com requisitos r\u00edgidos de tempo de ciclo enfrentam desafios significativos, pois cada etapa deve ser conclu\u00edda rapidamente para atender aos objetivos gerais. As principais considera\u00e7\u00f5es incluem:

\u2022\u00a0Tempo de Captura da C\u00e2mera 3D: <\/strong>A c\u00e2mera 3D deve capturar rapidamente tanto imagens 2D quanto nuvens de pontos 3D.

\u2022\u00a0Gera\u00e7\u00e3o de Imagens e Nuvem de Pontos:<\/strong> Os algoritmos para gerar as imagens 2D e a nuvem de pontos 3D devem ser eficientes e otimizados.

\u2022\u00a0Identifica\u00e7\u00e3o de Objetos:<\/strong> O algoritmo de identifica\u00e7\u00e3o de objetos precisa ser r\u00e1pido; a utiliza\u00e7\u00e3o de IA pode melhorar significativamente a velocidade e a precis\u00e3o.

\u2022\u00a0Coloca\u00e7\u00e3o do Ponto de Coleta:<\/strong> O algoritmo para determinar os pontos de coleta deve ser r\u00e1pido. A IA pode ser utilizada aqui para alcan\u00e7ar alta velocidade.

\u2022\u00a0Planejamento de Movimento: <\/strong>O sistema de planejamento de movimento deve calcular rapidamente trajet\u00f3rias seguras.

\u2022\u00a0Velocidade do Rob\u00f4:<\/strong> O rob\u00f4 em si precisa operar em altas velocidades para atender \u00e0s demandas de tempo de ciclo.

\u2022\u00a0Sele\u00e7\u00e3o do Efetor Final:<\/strong> Escolher o efetor final apropriado \u00e9 crucial para minimizar falhas na coleta e garantir que os objetos permane\u00e7am seguros durante os movimentos rob\u00f3ticos.<\/div>\n\n\n\n
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Alta Precis\u00e3o na Coleta<\/h3>\n\n\n\n
Alcan\u00e7ar alta precis\u00e3o na coleta \u00e9 vital para a coleta aleat\u00f3ria eficaz de bin. As principais considera\u00e7\u00f5es incluem:

\u2022\u00a0Scanner 3D Apropriado:<\/strong> Selecionar um scanner 3D que seja adequado para o material do objeto, dist\u00e2ncia de trabalho e dimens\u00f5es do bin \u00e9 essencial.

\u2022\u00a0Alta Resolu\u00e7\u00e3o: <\/strong>O scanner 3D deve apresentar alta resolu\u00e7\u00e3o para captura detalhada.

\u2022\u00a0Vis\u00e3o Computacional e Pr\u00e9-processamento de Imagens: <\/strong>Utilizar t\u00e9cnicas avan\u00e7adas de vis\u00e3o computacional e pr\u00e9-processamento de imagens pode melhorar significativamente a precis\u00e3o.

\u2022\u00a0IA para Detec\u00e7\u00e3o de Objetos: <\/strong>Selecionar o algoritmo de IA correto pode melhorar a precis\u00e3o na detec\u00e7\u00e3o de objetos.

\u2022\u00a0IA para Coloca\u00e7\u00e3o de Ponto de Coleta: <\/strong>M\u00e9todos de correspond\u00eancia 3D baseados em IA podem refinar ainda mais a precis\u00e3o da coloca\u00e7\u00e3o do ponto de coleta.

\u2022\u00a0Ajustes Finais: <\/strong>Um ajuste abrangente dos par\u00e2metros do scanner 3D, t\u00e9cnicas de pr\u00e9-processamento de imagens, algoritmo de IA para detec\u00e7\u00e3o 2D e m\u00e9todo de correspond\u00eancia 3D para coloca\u00e7\u00e3o do ponto de coleta \u00e9 essencial para um desempenho \u00f3timo.

\u2022\u00a0Ambiente de Ilumina\u00e7\u00e3o Est\u00e1vel: <\/strong>Garantir um ambiente de ilumina\u00e7\u00e3o est\u00e1vel \u00e9 importante para alcan\u00e7ar resultados consistentes.<\/div>\n\n\n\n
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Orienta\u00e7\u00e3o Aleat\u00f3ria de Objetos<\/h3>\n\n\n\n
Os objetos em bins geralmente t\u00eam arranjos aleat\u00f3rios, orienta\u00e7\u00f5es desconhecidas e posi\u00e7\u00f5es n\u00e3o estruturadas. Essa aleatoriedade pode fazer com que os objetos se impe\u00e7am mutuamente. Para superar esses desafios, v\u00e1rias estrat\u00e9gias podem ser empregadas:

\u2022\u00a0Abordagem em Camadas:<\/strong> Escanear e pegar os objetos mais adequados, depois rescaneie para iniciar a pr\u00f3xima itera\u00e7\u00e3o, procedendo camada por camada.

\u2022\u00a0Agitador de Bin:<\/strong> Use um agitador de bin para alterar as posi\u00e7\u00f5es dos objetos.

\u2022\u00a0Coleta em Duas Etapas: <\/strong>Primeiro, pegue o objeto da forma mais eficaz poss\u00edvel e, em seguida, separe-o em uma esta\u00e7\u00e3o secund\u00e1ria sem outros objetos para uma recupera\u00e7\u00e3o mais precisa.

\u2022\u00a0End-Effector:<\/strong> A sele\u00e7\u00e3o correta do end-effector \u00e9 crucial para aumentar a probabilidade de pegar objetos com sucesso em cen\u00e1rios desafiadores.

\u2022\u00a0Design do Bin: <\/strong>O design do bin \u00e9 fundamental. Para certas aplica\u00e7\u00f5es, uma forma de bin em pir\u00e2mide truncada invertida pode oferecer uma solu\u00e7\u00e3o eficaz.<\/div>\n\n\n\n
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Precis\u00e3o de Coleta Incompleta<\/h3>\n\n\n\n
Apesar das capacidades dos sistemas de vis\u00e3o avan\u00e7ados<\/a>, a precis\u00e3o de coleta pode n\u00e3o ser sempre de 100%. Objetos posicionados na parte inferior, nas bordas ou nos cantos do bin podem n\u00e3o ser coletados devido \u00e0 sua localiza\u00e7\u00e3o. Nesses casos, o uso de um agitador de bin para reposicionar os objetos em \u00e1reas mais acess\u00edveis dentro do bin pode ser uma solu\u00e7\u00e3o eficaz.<\/div>\n\n\n\n
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Espa\u00e7o de Trabalho Limitado e Alta Velocidade do Rob\u00f4<\/h3>\n\n\n\n
Em espa\u00e7os confinados onde o movimento r\u00e1pido do rob\u00f4 \u00e9 necess\u00e1rio, o software de planejamento de movimento \u00e9 essencial. Um arquivo CAD leve do espa\u00e7o de trabalho e do efetor final pode ser necess\u00e1rio, incluindo o modelo do rob\u00f4 para simular trajet\u00f3rias potenciais e calcular o caminho mais seguro.<\/div>\n\n\n\n
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Objetos Transparentes ou Brilhantes<\/h3>\n\n\n\n
Objetos met\u00e1licos transparentes ou brilhantes apresentam desafios adicionais na gera\u00e7\u00e3o de uma nuvem de pontos precisa para a coloca\u00e7\u00e3o de pontos de coleta. As solu\u00e7\u00f5es incluem o uso de IA, vis\u00e3o computacional e t\u00e9cnicas de pr\u00e9-processamento de imagem, al\u00e9m de utilizar um scanner 3D de alta qualidade<\/a>. Combinar m\u00e9todos como vis\u00e3o est\u00e9reo e luz projetada estruturada, juntamente com op\u00e7\u00f5es para diferentes cores de luz, alta resolu\u00e7\u00e3o e aumento da intensidade da luz, pode ajudar efetivamente a enfrentar esses desafios.<\/div>\n\n\n\n
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\"semi-transparent<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Estudo de Caso: Itens Semi-Transparentes<\/a><\/strong><\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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\"Shiny<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Estudo de Caso: Pe\u00e7as de Metal Brilhantes<\/a><\/strong><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n

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Sele\u00e7\u00e3o Aleat\u00f3ria de Pe\u00e7as Usando IA<\/h2>\n\n\n\n
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A IA<\/a> \u00e9 fundamental para alcan\u00e7ar detec\u00e7\u00e3o de alta qualidade e posicionamento preciso dos pontos de coleta, mantendo tempos de ciclo competitivos em aplica\u00e7\u00f5es industriais. Quando combinada com vis\u00e3o computacional e t\u00e9cnicas de pr\u00e9-processamento de imagem, a IA pode se adaptar a diversas condi\u00e7\u00f5es ambientais e orienta\u00e7\u00f5es de objetos. Essa adaptabilidade torna a IA especialmente adequada para aplica\u00e7\u00f5es de sele\u00e7\u00e3o aleat\u00f3ria de pe\u00e7as, onde os objetos est\u00e3o dispostos de forma aleat\u00f3ria. Os modelos de IA desenvolvidos para esses cen\u00e1rios devem ser robustos e flex\u00edveis, capazes de lidar com diversos desafios de coleta.<\/div>\n\n\n\n
\"Automated<\/a><\/div>\n\n\n\n
A sele\u00e7\u00e3o aleat\u00f3ria de pe\u00e7as, impulsionada por IA e sistemas avan\u00e7ados de vis\u00e3o, est\u00e1 transformando a automa\u00e7\u00e3o industrial em v\u00e1rios setores. Descubra como as solu\u00e7\u00f5es de IA e vis\u00e3o 3D da Solomon<\/a> podem otimizar suas opera\u00e7\u00f5es.<\/strong><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n
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Saiba mais sobre a sele\u00e7\u00e3o de pe\u00e7as baseada em IA com o AccuPick<\/span><\/span><\/span><\/a><\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Explore nosso guia completo sobre sele\u00e7\u00e3o aleat\u00f3ria de pe\u00e7as, com insights de especialistas sobre elementos essenciais do sistema, exemplos da ind\u00fastria, desafios e solu\u00e7\u00f5es impulsionadas por 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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