隨著電商、物流行業(yè)的高速發(fā)展,分揀方式的自動(dòng)化迫在眉睫,人工分揀效率低、錯(cuò)誤率高且成本高,而傳統(tǒng)自動(dòng)化拆碼垛應(yīng)用中,往往要求棧板定位準(zhǔn)確,且貨物規(guī)則且尺寸單一,因此大大限制了自動(dòng)化拆碼垛的應(yīng)用范圍,尤其是面對(duì)來(lái)料大部分隨機(jī)的工況。
針對(duì)以上痛點(diǎn),??禉C(jī)器人研發(fā)并推出了基于機(jī)器視覺(jué)引導(dǎo)的機(jī)械臂拆碼垛方案,輕松應(yīng)對(duì)多SKU且來(lái)料無(wú)序的拆碼垛場(chǎng)景,適用于各類箱體、麻包袋、料箱等,有效滿足各類客戶的倉(cāng)儲(chǔ)分揀自動(dòng)化需求。
系統(tǒng)介紹
3D視覺(jué)引導(dǎo)拆碼垛系統(tǒng)由MV-DB1300A雙目立體相機(jī)和機(jī)器人視覺(jué)引導(dǎo)平臺(tái)兩大核心組成,3D相機(jī)獲取貨物深度信息及高清2D彩色圖像,通過(guò)平臺(tái)軟件內(nèi)置3D視覺(jué)算法和智能軌跡規(guī)劃算法,完成貨物定位及分割,并控制機(jī)械臂相應(yīng)的抓取或碼放動(dòng)作。
下圖為拆碼垛系統(tǒng)組成圖,??禉C(jī)器人提供視覺(jué)系統(tǒng):
系統(tǒng)兩大核心組成
MV-DB1300A雙目立體相機(jī)
>>>>高精度
MV-DB1300A具有較大的基線距,同時(shí)增加了激光器的數(shù)量,搭配自有的混合編碼技術(shù),使相機(jī)的精度進(jìn)一步提高,Z向深度圖精度可達(dá)為3mm@3m。
>>>>抗環(huán)境光
結(jié)合很新的時(shí)域隔離、寬動(dòng)態(tài)及多幀融合技術(shù),MV-DB1300A相機(jī)具有優(yōu)異的抗環(huán)境光能力,在30000Lux光照條件下,仍能還原完整的深度信息。
>>>>自動(dòng)曝光
典型的物流環(huán)境下很難保證3D相機(jī)數(shù)據(jù)采集時(shí)光照的一致性,結(jié)合自研自動(dòng)曝光技術(shù),即使物流光照環(huán)境不斷變化依然能保證3D相機(jī)采集數(shù)據(jù)的穩(wěn)定可靠,確保了整個(gè)拆碼垛系統(tǒng)的穩(wěn)定性與適應(yīng)性。
RobotPilot機(jī)器人視覺(jué)引導(dǎo)平臺(tái)
>>>>圖形化編程界面
RobotPilot采用圖形化,無(wú)代碼式的編程界面,簡(jiǎn)單易用。
>>>>全流程仿真模擬
通過(guò)物理模擬,能夠仿真真實(shí)的項(xiàng)目搭建狀態(tài),實(shí)時(shí)合成圖像,無(wú)需實(shí)際工件和相機(jī)安裝架設(shè)??煽s短開(kāi)發(fā)周期,提高效率。
>>>>六步快速搭建
RobotPilot面向?qū)嵤┙桓犊偨Y(jié)了一套六步部署法,并以流程引導(dǎo)的方式融入到軟件的設(shè)計(jì)中,通過(guò)六步部署,用戶可快速完成視覺(jué)引導(dǎo)應(yīng)用的搭建。
>>>>內(nèi)置視覺(jué)算法
拆碼垛視覺(jué)定位模塊采用AI深度學(xué)習(xí)+3D點(diǎn)云分割的方案。深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)對(duì)RGB圖進(jìn)行包裹的粗定位,并利用物體表面紋理特征和點(diǎn)云邊緣特征進(jìn)行包裹精定位。
>>>>內(nèi)置軌跡規(guī)劃算法
軟件內(nèi)置軌跡規(guī)劃、碰撞檢測(cè)及抓取規(guī)劃等多種智能算法,實(shí)時(shí)規(guī)劃?rùn)C(jī)械臂行走路徑。
應(yīng)用案例
■ 大型電器制造工廠 | 視覺(jué)引導(dǎo)散熱片拆垛
背景與挑戰(zhàn):該企業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)中存在大量不同尺寸規(guī)格散熱片的拆垛上料需求,垛形較高,人工搬運(yùn)困難,且相鄰物料間存在隔板,工件存在公差,傳統(tǒng)2D視覺(jué)定位方案無(wú)法適配此應(yīng)用情景。
方案優(yōu)勢(shì):
*輕松適配工廠內(nèi)現(xiàn)有的多種工件尺寸
*7*24小時(shí)全流程自動(dòng)化,無(wú)需人工干預(yù)
■ 大型化工廠 | 視覺(jué)引導(dǎo)麻包袋拆垛上料
背景與挑戰(zhàn):項(xiàng)目現(xiàn)場(chǎng)拆垛對(duì)象均為麻包袋,質(zhì)地較為柔軟,易變性,且來(lái)料前均為人工碼垛,垛形很難保證統(tǒng)一性,依靠機(jī)械臂固定位置示教的方式很難保證抓取的成功率,易掉包。
方案優(yōu)勢(shì):
*視覺(jué)系統(tǒng)實(shí)時(shí)拍照定位,輕松應(yīng)對(duì)多變的垛形
*視覺(jué)定位算法具有較強(qiáng)魯棒性,輕松應(yīng)對(duì)褶皺、傾斜、白色高反、擠壓變形等情況
*智能規(guī)劃拆垛順序,避免撞包,擠壓等問(wèn)題
■ 大型3C工廠 | 視覺(jué)引導(dǎo)紙箱拆垛
背景與挑戰(zhàn):該企業(yè)成品倉(cāng)出庫(kù)環(huán)節(jié)存在大量不同規(guī)格紙箱的拆垛需求,同一托盤上存在多SKU的情況,且需要配合AMR和讀碼器等完成整套的自動(dòng)化出庫(kù)動(dòng)作,流程復(fù)雜。
方案優(yōu)勢(shì):
*大景深、大視野,輕松適配1.8m垛形
*支持規(guī)劃吸盤偏置,實(shí)現(xiàn)單一吸盤應(yīng)對(duì)不同大小的箱體
*輕松應(yīng)對(duì)各種箱體,如黑色或白色紙箱,表面存在膠帶綁帶等箱體等
*支持單SKU單拆,單SKU多拆,多SKU混拆等
*支持AMR、傳輸線、讀碼系統(tǒng)、貼標(biāo)機(jī)等物流設(shè)備無(wú)縫對(duì)接
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