在现代工业生产和物流场景中,自动化拆垛已成为提升效率和降低人工操作风险的关键环节。特别是在涉及软包、纸箱、麻包袋等不规则物体的行业,如塑胶粒子、化肥、食品加工等,传统的人工拆垛操作效率低下,并且容易出现破包、漏包等问题。
为应对上述挑战,迈尔微视推出了智能3D视觉软包拆垛系统,通过RGB-D深度相机与AI算法的结合,大幅提升拆垛效率与精度。
方案亮点
高性能RGB-D相机与AI算法
相机同时捕捉垛形的表面纹理信息和点云数据,结合AI算法的深度学习,系统可以精准识别和定位软包、纸箱等不规则物体,确保每次抓取动作的稳定性和准确性,减少掉包和破包现象。
算法集成在相机端,实时数据处理
拆垛算法运行于相机内部,实现实时数据处理,减少对外部工控机的依赖,降低总体成本,同时提升系统的响应速度。
抗环境光干扰能力强
系统具备出色的抗环境光干扰能力,能够在复杂光照环境下保持稳定的视觉识别性能,无论是强光还是弱光条件,系统都能有效地捕捉到物体的细节,确保拆垛任务的顺利执行。
基于软包位置的顺序规划
通过获取每个软包的位置信息,提供合理的抓取顺序规划。即使面对复杂的堆叠形态,系统也能确保每个软包被高效、安全地处理。
手眼标定与多垛型适应性
系统支持简化的四点手眼标定方法,用户可以通过四个标定点快速完成机械臂和相机的坐标转换。同时,该系统能够适应复杂的堆垛结构,如六花垛、五花垛及回形垛,灵活应对不规则的堆叠方式,提升拆垛效率。
迈尔微视的软包拆垛系统已成功适配ABB、库卡、发那科、遨博等主流工业机器人,支持TCP/IP协议进行快速集成。模块化设计使得系统能够快速嵌入现有生产线,降低企业升级自动化的难度,助力企业在智能制造的浪潮中,稳步提升生产力与竞争力。
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