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图漾推出标准化3D视觉软包拆垛解决方案

机器人在线订阅号 来源:机器人在线订阅号 2023-03-09 09:42 次阅读
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随着人口结构转变,传统生产制造型企业重脏累、重复机械型的岗位“招工难,用工荒,劳力成本持续上涨”等问题日益严重,越来越多企业选择通过自动化、智能化物料投产方式,高标准高效率地替代人力在危险恶劣环境下的繁重工作,通过机器换人,助力智能制造跑出“加速度”。 在化工、医药、饲料、化肥、食品、金属等领域,原材料入厂物流和成品物流大多数采用软包编织袋堆垛方式,因为软包自身易变形、码放垛型不规则、抓取过程中内装材料松散及质心滑移等问题,无法采用单纯的拖动示教实现精准作业。

应用需求

适配严苛环境:生产车间可能存在粉尘/颗粒物/烟尘/粉体等工业粉尘,夏冬季高低温、多雨潮湿等问题

抗复杂干扰:工厂拆垛分室内/半室外场景,环境光照射角度、强度、范围变化频繁

产品性能可靠:设备性能可靠,可长时间连续稳定运行

维护操作简单:产品日常维护管理简单,不要求专业技术背景

性能与性价比:方案性能与业界持平乃至领先,极致性价比

方案简介

针对以上问题,图漾现推出标准化 3D 视觉软包拆垛解决方案,结合3D机器视觉深度学习技术及自研配套软件RVS-SE,系统性解决软包柔性、形状不规则、紧密贴合、复杂图案等识别难题,实时三维定位软包垛型,引导工业机器人进行高精度、高处理节拍、高稳定的自动化软包拆垛。

方案构成

图漾3D视觉引导软包拆垛方案主要由图漾核心自主专利的3D工业相机、深度学习算法及RVS-SE软件、机械臂(可选)、工业PC等共同构成。

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通过3D相机采集垛型3D数据,经过深度学习样本训练,基于RVS-SE软件平台,实现通过3D视觉技术控制机械臂运动,完成软包定位和拆垛操作,具备高精准、高效率、高稳定的应用优势。

关键流程

01

导入超级模型

导入模型:一键导入超级模型,即可完成识别,无需样本训练 *超级模型由图漾结合大量数据训练生成,可直接导入使用,缩减样本训练时间,部分复杂项目可能需要额外采图训练

02

验证上线

测试验证:在RVS-SE软件界面中加载拆垛系统算法流程。根据识别结果,指导机器人进行抓取

方案优势.

图漾3D工业相机

高性能:高精度、大视野、大景深、抗环境光干扰等,Z轴精度最佳±3mm,高处理速率和稳定性,视觉处理时间≤2s(图像采集-轨迹算法输出抓取点位) 视野兼容:支持移动(eye in hand)和固定(eye to hand)安装模式,单多相机灵活拼接,灵活拓展视野范围 工业级:最高IP67级防水防尘,适配任何苛刻工业环境,抵抗灰尘、雨水、火花、冲击等影响,可搭配机器人实现7*24小时长时间连续稳定工作

RVS-SE智能软件

智能软件应用,融合3D数据采集、3D点云分割、深度学习算法及运动规划控制技术,可快速准确地定位随意码放的不规则形状物体,无惧复杂图案、紧密贴合等难题,实现对松散叠放的堆垛软包的精准定位抓取

模块集成,便捷应用

操作简便:视觉软件基于组件拖拽,直观完成流程搭建,对工程师无专业技术背景要求,一天培训上手,日常管理维护便捷 最小影响:场地改动小,占地面积小,不影响正常生产 快速部署:在实际部署中能最大限度降低客户开发及使用成本,能快速上线应用 全流程服务:完善的售中-售后服务,保证从安装调试、技术支持、维修维护的全链交钥匙工程

客户案例

国内某知名大型化工企业生产车间,原材料投料采用人工上料,因为工作存在粉尘、重复搬运、耗费体力等多因素影响,岗位人员流动大难以管理,寻找自动化软包拆垛解决方案。 考察现场有白炽灯、侧面日光等光线干扰,且堆垛存在码放不规范、垛型倾斜等情况,客户希望准确率在99%以上,尽量减少人工干涉,提升拆垛效率。固定式安装的3D传感器视觉处理节拍要领先于机械臂5-8s工作节拍,项目部署快速,不影响现场正常作业。

针对以上需求,图漾标准化3D视觉软包拆垛解决方案帮助客户快速实现自动化拆垛应用。 基于图漾核心技术专利的3D工业相机,具备卓越的产品性能及抗干扰能力(环境光、光线、高反射物体等),最高IP67防护等级,满足户内外不同光照场景的正常稳定长时间连续使用。高精高帧,视觉处理时间≤2s,识别准确率≥99.9%, 可有效提升拆垛效率。 模块化部署,灵活易拓展,设备场地占用小且不影响日常车间工作,在1-2个工作日内可快速完成软硬件调试上线运转,软件无需工程师技术背景,简单电脑操作即可掌握。极大降低技术门槛并缩短项目周期,为客户创造更多附加价值。

审核编辑 :李倩

声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉
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原文标题:图漾 | 推出标准化3D视觉软包拆垛解决方案

文章出处:【微信号:im_robotic,微信公众号:机器人在线订阅号】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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