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智能叉車托盤識別

時間:2024/12/11閱讀:91
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隨著工業4.0的推進,智能化物流設備的需求日益增長,智能叉車作為倉儲物流系統的關鍵組成部分,要求具備高度自主性和高效的作業能力。要實現這一目標,叉車需要能夠準確識別和操作托盤,確保物料搬運的精度與效率。


2D視覺技術和激光雷達識別托盤的局限性

復雜環境下的識別能力不足:傳統的2D視覺系統在識別不同光照條件、復雜背景和高密度堆疊托盤時,表現出識別率低、誤報率高的缺陷,難以應對三維空間中的位姿識別任務。


缺乏魯棒性與靈活性:在實際應用中,托盤的形狀、顏色和材質各異,這要求識別系統具有高度的自適應能力。傳統技術在應對多樣化的托盤和復雜環境變化時,往往需要大量的調試和人工干預,增加了運維成本。


定位精度與速度的平衡難題:在工業應用中,托盤識別不僅要求高精度,還需要具備較快的響應速度以適應高效的物流需求。傳統的定位系統在提升精度時,通常需要增加計算量,從而影響系統的實時性。


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,并搭載自主研發的托盤識別算法。通過深度相機捕捉托盤的三維點云數據,該方案能夠精準識別托盤的幾何特征,確保即使在室外環境中也能穩定運行。


核心優勢

精準定位,減少誤差:方案基于3D ToF相機開發,可以捕捉到托盤在空間中的精確位置和姿態,在2米工作距離范圍內將距離誤差控制在±10mm以內,使得智能叉車能夠在復雜的倉儲環境中,實現高精度的托盤操作,極大地降低了因定位誤差而導致的操作失誤。

自適應多樣化托盤:結合邁爾微視自研算法,該解決方案能夠識別不同形狀、尺寸和材質的托盤,并進行自適應調整,無需額外的手動干預。這不僅提高了系統的通用性,也減少了因托盤差異帶來的識別困難,適應性更強。


實時響應,提高效率:通過高效的圖像處理算法,3D視覺系統能夠在短時間內完成托盤的識別和定位,實現從初定位到精定位的全過程自動化操作,大幅提升了叉車的作業效率。



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多托盤數據圖像展示

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