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智能叉車托盤識別

更新時(shí)間:2024-12-11      點(diǎn)擊次數(shù):326

隨著工業(yè)4.0的推進(jìn),智能化物流設(shè)備的需求日益增長,智能叉車作為倉儲物流系統(tǒng)的關(guān)鍵組成部分,要求具備高度自主性和高效的作業(yè)能力。要實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),叉車需要能夠準(zhǔn)確識別和操作托盤,確保物料搬運(yùn)的精度與效率。


2D視覺技術(shù)和激光雷達(dá)識別托盤的局限性

復(fù)雜環(huán)境下的識別能力不足:傳統(tǒng)的2D視覺系統(tǒng)在識別不同光照條件、復(fù)雜背景和高密度堆疊托盤時(shí),表現(xiàn)出識別率低、誤報(bào)率高的缺陷,難以應(yīng)對三維空間中的位姿識別任務(wù)。


缺乏魯棒性與靈活性:在實(shí)際應(yīng)用中,托盤的形狀、顏色和材質(zhì)各異,這要求識別系統(tǒng)具有高度的自適應(yīng)能力。傳統(tǒng)技術(shù)在應(yīng)對多樣化的托盤和復(fù)雜環(huán)境變化時(shí),往往需要大量的調(diào)試和人工干預(yù),增加了運(yùn)維成本。


定位精度與速度的平衡難題:在工業(yè)應(yīng)用中,托盤識別不僅要求高精度,還需要具備較快的響應(yīng)速度以適應(yīng)高效的物流需求。傳統(tǒng)的定位系統(tǒng)在提升精度時(shí),通常需要增加計(jì)算量,從而影響系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。


解決方案概述

邁爾微視的托盤識別解決方案采用了ToF深度相機(jī),并搭載自主研發(fā)的托盤識別算法。通過深度相機(jī)捕捉托盤的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù),該方案能夠精準(zhǔn)識別托盤的幾何特征,確保即使在室外環(huán)境中也能穩(wěn)定運(yùn)行。


核心優(yōu)勢

精準(zhǔn)定位,減少誤差:方案基于3D ToF相機(jī)開發(fā),可以捕捉到托盤在空間中的精確位置和姿態(tài),在2米工作距離范圍內(nèi)將距離誤差控制在±10mm以內(nèi),使得智能叉車能夠在復(fù)雜的倉儲環(huán)境中,實(shí)現(xiàn)高精度的托盤操作,極大地降低了因定位誤差而導(dǎo)致的操作失誤。

自適應(yīng)多樣化托盤:結(jié)合邁爾微視自研算法,該解決方案能夠識別不同形狀、尺寸和材質(zhì)的托盤,并進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整,無需額外的手動(dòng)干預(yù)。這不僅提高了系統(tǒng)的通用性,也減少了因托盤差異帶來的識別困難,適應(yīng)性更強(qiáng)。


實(shí)時(shí)響應(yīng),提高效率:通過高效的圖像處理算法,3D視覺系統(tǒng)能夠在短時(shí)間內(nèi)完成托盤的識別和定位,實(shí)現(xiàn)從初定位到精定位的全過程自動(dòng)化操作,大幅提升了叉車的作業(yè)效率。


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多托盤數(shù)據(jù)圖像展示


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