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洛微科技托盘识别解决方案助力物流仓储流畅作业

LuminWave洛微科技 2024-12-20 09:30 次阅读
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在智能制造和工业4.0的浪潮下,仓储物流领域正经历着前所未有的变革,装卸、仓储和搬运工作几乎占据了过半的物流仓储过程,托盘作为其中的关键基础装置发挥了巨大作用。

在传统的物流和仓储作业中,托盘的搬运与存储通常依赖人工,但这种方式不仅成本较高,而且其效率深受工人体力、工作时间及疲劳程度的限制;同时,人工搬运过程中还潜藏着安全风险,如搬运时可能发生意外伤害。

许多企业纷纷引入自动化系统以减少对人工的依赖,如AGV、AMR、无人叉车等智能化设备通过自动识别托盘,可以实现快速、准确的货物搬运,大幅提升物流和仓储的效率。然而,在仓储环境中,托盘识别面临着复杂多变的光照条件、不规则的托盘摆放以及多样化的托盘类型等挑战。传统的二维码或条形码识别方式,在强光、黑色托盘等特殊条件下,往往难以提供稳定的识别结果,这不仅影响了物流效率,还增加了作业难度和成本。

因此,洛微科技推出了基于ToF相机的托盘识别解决方案,为仓储物流自动化解锁新思路。相较于传统视觉方案,ToF相机在托盘识别中展现出了显著的优势。它通过通过测量光的飞行时间来计算距离,能够获取物体的深度信息,从而构建出三维点云模型。这种技术不仅具有高精度、高稳定性的特点,还能在复杂环境中保持稳定的识别性能。在强光、黑色托盘等特殊条件下,ToF相机依然能够提供准确的托盘识别结果,确保顺畅运作。

方案模块配置

为了满足不同客户的需求,洛微科技托盘识别解决方案提供了两种方案模块配置:工控机版解决方案和嵌入式版解决方案。

  • 工控机版解决方案

方案配置:D3相机+LWI-Vision深度学习托盘识别算法

适用场景:方案适用于自身工控机具有较强CPU及NPU资源的场景,提供托盘识别标准SDK并部署在工控机中,输出托盘位姿信息。

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  • 嵌入式版解决方案

方案配置:DM相机(嵌入式托盘识别算法)

适用场景:方案适用于降本需求或无工控机的场景,DM相机内置RK3588核心板,拥有8核CPU+6TOPS算力,可以运行传统算法+深度学习算法。

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方案流程

在调度系统向叉车派发任务后,叉车随即前往预设的托盘对接位置,此时,部署于两个叉臂之间的3D相机实时采集托盘图像并输出深度图、点云图、IR图等多种数据,算法基于深度数据中的点云特征,识别托盘的腿部和横杆结构,确定托盘的位姿与叉车间的坐标关系,从而帮助叉车调整角度和左右偏差,确保对接作业既准确又高效。

方案优势

1.高精度识别:支持对多种颜色(蓝、黄、黑等)、材质(塑料、木质、金属等)以及形状(川字、田字等)托盘的精准识别。

2.多场景兼容:支持单托盘装卸车场景、多托盘堆叠场景等,广泛适用于横梁货架仓库、地堆仓库、高位货架、产线配送等作业环节。

3.高防护等级:相机具备IP67防水防尘等级,有效抵御粉尘和液体的侵蚀,适用于各种恶劣的工业环境。

4.抗环境光干扰:相机支持半室外使用,支持环境光过滤,托盘识别稳定且准确。

5. 3D图像优化:相机内置HDR、降噪滤波算法、坏点、畸变矫正算法,有效提升识别效果和准确性。

6.多种SDK兼容:支持Windows/Linux等多种操作系统环境下的SDK适配,方便用户在不同平台上进行集成和应用。

应用实例

在某知名AGV厂家,洛微托盘识别解决方案成功应用于装卸车场景,可在车厢内部黑暗环境下,稳定识别多组托盘并输出多托盘坐标与位姿,同时,依托AI深度学习算法,能够适配多种颜色、材质托盘,满足客户的多样化需求。

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  • 识别距离:可达2.5米
  • 高帧率:支持10帧/秒输出托盘坐标,支持AGV运动中识别托盘
  • 高识别准确率:常规欧标托盘,识别准确率高达99%
  • 实际效果
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洛微托盘识别解决方案以先进的技术和卓越的性能,为仓储物流领域带来了全新的智能化升级体验。作为核心部件之一的洛微3D工业相机,凭借其毫米级测量精度、高质量点云成像、优异HDR性能、广阔视场角等性能,更是广泛拓展至罐口定位识别、软包拆垛、工业安全防护、客流统计、货物体积测量等多个应用领域,为企业提供经济高效的感知解决方案,提升整体运营效率。

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