3D-visioonisüsteemiga kottide palletistid

1. Kuidas 3D-nägemissüsteem töötab

Erinevalt lihtsatest anduritest loob 3D-nägemissüsteem suure tihedusega punktpilve – kaubaaluse pealispinna digitaalse 3D-kaardi.

Pildistamine: 3D-kaamera (tavaliselt paigaldatud pea kohale) jäädvustab kogu kihi ühe „võttega“.

Segmenteerimine (AI): tehisintellekti algoritmid eristavad üksikuid kotte isegi siis, kui need on tihedalt kokku surutud või keerukate mustritega.

Positsiooni hindamine: süsteem arvutab parima koti täpsed x-, y- ja z-koordinaadid ning orientatsiooni.

Kokkupõrke vältimine: Nägemistarkvara planeerib robotkäe trajektoori nii, et see ei põrkaks komplekteerimise ajal kokku kaubaaluste seinte ega kõrvalasuvate kottidega.

2. Peamised lahendatud väljakutsed

„Musta koti” probleem: Tumedad materjalid või peegeldavad plastkiled „neelavad” või „hajutavad” valgust sageli, muutes need tavakaamerate jaoks nähtamatuks. Kaasaegsed tehisintellektil põhinevad 3D-süsteemid kasutavad nende keeruliste pindade selgeks nägemiseks spetsiaalseid filtreid ja suure dünaamilise ulatusega pildistamist.

Kattuvad kotid: tehisintellekt suudab tuvastada koti "serva" isegi siis, kui see on osaliselt teise koti alla maetud.

Segatud SKU-d: süsteem suudab samal kaubaalusel tuvastada erinevat tüüpi kotte ja need vastavalt sortida.

Kaubaaluse kallutus: Kui kaubaalus pole täiesti tasane, reguleerib 3D-nägemine roboti lähenemisnurka automaatselt.

3. Tehnilised eelised

Kõrge edukuse määr: Kaasaegsed süsteemid saavutavad >99,9% tuvastustäpsuse.

Kiirus: Tsükliajad on tavaliselt 400–1000 kotti tunnis, olenevalt roboti kasulikust koormusest.

Tööohutus: Kõrvaldab krooniliste seljavigastuste ohu, mis on põhjustatud 25–50 kg kottide käsitsi kaubaalustelt mahavõtmisest.