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3D視覺相機庫位狀態(tài)識別
  • 發(fā)布日期:2025-02-08      瀏覽次數(shù):551
    • 挑戰(zhàn):在大多數(shù)已經(jīng)應(yīng)用了AGV的倉庫中,依然存在人工堆放物品的情況,這會導(dǎo)致WMS系統(tǒng)無法實時判斷每個庫位的實際占用情況,進而造成WMS提供給AGV的信息不準(zhǔn)確。如果已經(jīng)被占據(jù)的庫位不能及時被識別,AGV可能會收到錯誤指令,不僅降低了運行效率,還容易碰撞其他貨物或設(shè)備,嚴(yán)重時甚至可能引發(fā)安全事故,危及人員和設(shè)備的安全。

      庫位狀態(tài)識別系統(tǒng)因此應(yīng)運而生,系統(tǒng)通過自動定位、數(shù)據(jù)實時同步、精確庫存控制等功能,優(yōu)化庫位資源配置,減少人為失誤,提升運營效率。

      常見的兩種庫位狀態(tài)識別傳感器的痛點:

      單點激光雷達傳送的庫位信息不夠準(zhǔn)確,容易造成堆放事故

      部分倉庫采用單點激光雷達進行庫位檢測,但這種測距雷達一次只能發(fā)射一束激光到物體表面形成一個點,可能會忽略紙箱或托盤之間的縫隙,導(dǎo)致誤識別庫位狀態(tài),進而引發(fā)堆放事故。

      純RGB相機校驗方法單一,存在誤判和信息缺失風(fēng)險

      采用RGB相機進行庫位狀態(tài)判定時,存在以下弊端:

      - 深度學(xué)習(xí)檢測目標(biāo)時,訓(xùn)練集外的物體進入庫位可能會導(dǎo)致誤檢,給出錯誤信息。

      -缺少貨物高度信息,難以安排堆疊任務(wù)。

      -超廣角魚眼相機在庫位判定中存在邊緣畸變問題,影響模型訓(xùn)練與預(yù)測的準(zhǔn)確性,并增加服務(wù)器成本。

      解決方案概述

      邁爾微視采用RGB-D相機,提供庫位的三維數(shù)據(jù)與顏色信息,自動識別貨物有無、擺放規(guī)范及異常占用,也可以通過3D視覺智能AI系統(tǒng)區(qū)分貨物類別,輸出到調(diào)度系統(tǒng),實現(xiàn)智能出入庫檢測。相機內(nèi)置算力,無需外部工控機。與此同時,邁爾微視提供庫位狀態(tài)識別軟硬件一體解決方案,及專業(yè)的模型訓(xùn)練和部署指導(dǎo)等服務(wù)支持。

       

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      核心優(yōu)勢

      • 全面監(jiān)測:通過三維數(shù)據(jù)和顏色信息采集,結(jié)合AI技術(shù),精準(zhǔn)識別庫位狀態(tài)。

      • 簡易部署:庫位狀態(tài)識別算法置于相機端,降低部署與維護成本。

      • 靈活通訊:支持TCP/IP、UDP、HTTP等多種通訊方式,以JSON格式實時上報數(shù)據(jù)至控制系統(tǒng)。

      • 提升效率:實時傳遞庫位信息,協(xié)助調(diào)度系統(tǒng)快速、準(zhǔn)確地分配任務(wù)。

       

      3D視覺相機視覺避障相機、視覺定位相機視覺對接相機、視覺導(dǎo)航相機

       

       

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