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智能叉車托盤識(shí)別
2024-12-11 閱讀(554)
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(chǔ)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(shí)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(shí)別托盤的局限性
復(fù)雜環(huán)境下的識(shí)別能力不足：傳統(tǒng)的2D視覺系統(tǒng)在識(shí)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(shí)別率低、誤報(bào)率高的缺陷，難以應(yīng)對(duì)三維空間中的位姿識(shí)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(shí)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(duì)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(shí)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(shí)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(shí)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(shí)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(chǔ)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(shí)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(shí)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(shí)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。
多托盤數(shù)據(jù)圖像展示
