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托盤識別實(shí)際應(yīng)用中遇到的挑戰(zhàn)與解決方案
  • 發(fā)布日期:2024-11-18      瀏覽次數(shù):198
    • 無人叉車托盤識別的重要性

      隨著越來越多企業(yè)效仿行業(yè)巨子,自動化設(shè)備的應(yīng)用從分揀逐漸擴(kuò)展到搬運(yùn)。無人叉車(AGV)作為倉儲自動化中的核心設(shè)備,承擔(dān)著托盤搬運(yùn)的重要任務(wù)。然而,托盤在倉儲中的位置和角度往往存在不確定性,通常由于人為干預(yù)或擺放誤差。這對無人叉車的導(dǎo)航精度提出了嚴(yán)峻挑戰(zhàn),尤其是在快速、精準(zhǔn)作業(yè)需求日益增長的背景下,托盤識別的精度直接影響到整個倉儲系統(tǒng)的效率和安全性。因此,精準(zhǔn)的托盤視覺識別技術(shù)成為保障無人叉車高效、準(zhǔn)確作業(yè)的關(guān)鍵。

      為了應(yīng)對這些不確定性,自動化托盤識別技術(shù)通過先進(jìn)的視覺傳感器和圖像處理技術(shù),能夠?qū)崟r提供托盤的精確位置和姿態(tài)信息,大大提高了無人叉車的導(dǎo)航與搬運(yùn)效率。通過這項(xiàng)技術(shù),無人叉車能夠克服托盤位置不穩(wěn)定、角度不規(guī)則等難題,在復(fù)雜環(huán)境中依然可以精確對接,實(shí)現(xiàn)智能化和高效化的倉儲管理。


      托盤識別實(shí)際應(yīng)用中遇到的挑戰(zhàn)與解決方案


      托盤識別實(shí)際應(yīng)用中遇到的挑戰(zhàn)與解決方案


      盡管托盤識別技術(shù)已經(jīng)取得了顯著進(jìn)展,但在實(shí)際應(yīng)用中,無人叉車仍然面臨一系列挑戰(zhàn)。倉儲環(huán)境中的復(fù)雜性,例如光照不均、托盤擺放偏差,以及多種托盤規(guī)格,都會對托盤識別的準(zhǔn)確性產(chǎn)生影響。傳統(tǒng)的二維碼或條形碼識別依賴于明確的標(biāo)簽和規(guī)則的擺放角度,雖然在結(jié)構(gòu)化環(huán)境中效果較好,但在復(fù)雜環(huán)境下容易失效,從而影響搬運(yùn)的準(zhǔn)確性。


      相比之下,基于3D ToF(飛行時間)相機(jī)的托盤識別技術(shù)展現(xiàn)出了更高的魯棒性,在應(yīng)對復(fù)雜的托盤形態(tài)和環(huán)境變化方面有著更強(qiáng)的適應(yīng)能力。此外,2D激光雷達(dá)雖然也被應(yīng)用于托盤識別,但由于對托盤底部復(fù)雜結(jié)構(gòu)的敏感性,常常會誤判障礙物,影響無人叉車與托盤的順利對接。因此,針對這些挑戰(zhàn),結(jié)合3D視覺和多傳感器融合的托盤識別解決方案,正在成為行業(yè)的主流選擇。


      邁爾微視托盤識別系統(tǒng)PalletPro:破解托盤識別自動化難題


      邁爾微視的PalletPro托盤識別系統(tǒng)基于3D ToF(飛行時間)視覺技術(shù),專為應(yīng)對復(fù)雜倉儲環(huán)境中的托盤識別需求而設(shè)計。該系統(tǒng)將3D相機(jī)與智能算法結(jié)合,不僅能夠精準(zhǔn)識別托盤的位置和姿態(tài),還具備出色的環(huán)境適應(yīng)能力,確保無人叉車在復(fù)雜條件下高效實(shí)現(xiàn)自動化搬運(yùn)。


      集成與效率提升 通過將識別算法集成至相機(jī)內(nèi)部,PalletPro系統(tǒng)能夠?qū)崟r處理深度數(shù)據(jù),大幅提升了計算效率和響應(yīng)速度。該系統(tǒng)可以在每秒10幀(10FPS)的處理速度下,實(shí)時提供托盤識別結(jié)果,確保無人叉車能夠快速、精準(zhǔn)地進(jìn)行托盤抓取和搬運(yùn)作業(yè)。


      部署與智能對接 通過將3D相機(jī)部署于叉車的兩個叉臂之間,PalletPro系統(tǒng)利用自動標(biāo)定技術(shù)確定托盤的位姿與叉車間的坐標(biāo)關(guān)系,實(shí)現(xiàn)快速、智能的對接操作。算法基于深度數(shù)據(jù)中的點(diǎn)云特征,識別托盤的腿部和橫桿結(jié)構(gòu),支持標(biāo)準(zhǔn)的兩腿托盤、四腿托盤以及多托盤堆疊的識別需求,同時可定制適用于無腿或異形托盤的識別方案。


      PalletPro系統(tǒng)無需采集額外的數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練,即可適配市面上90%以上的托盤類型。


      易用性與兼容性 PalletPro易于部署,用戶無需算法開發(fā)經(jīng)驗(yàn)即可通過入門教程快速上手。該系統(tǒng)兼容歐標(biāo)托盤,適用于高位存儲、復(fù)雜堆垛等場景,提供實(shí)時的托盤識別結(jié)果,并能夠在各種倉儲環(huán)境中穩(wěn)定運(yùn)行,確保無人叉車在多樣化的托盤條件下高效作業(yè)。


      托盤識別實(shí)際應(yīng)用中遇到的挑戰(zhàn)與解決方案


      多條件適應(yīng)性與魯棒性針對光照強(qiáng)烈的室外場景,邁爾微視的托盤識別解決方案采用了配備940nm紅外發(fā)射器的ToF深度相機(jī)M系列,能夠有效應(yīng)對復(fù)雜的光照條件。940nm波長屬于近紅外光,在強(qiáng)光環(huán)境下抗干擾能力更強(qiáng),不容易受到可見光影響,確保深度數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。


      針對反射率低的黑色托盤,M系列深度相機(jī)在距離托盤2.5米范圍內(nèi)依然能夠提供精準(zhǔn)的深度數(shù)據(jù),確保系統(tǒng)的魯棒性和兼容性。


      識別與對接

      將邁爾微視M系列相機(jī)安裝在叉車的兩個叉臂之間,通過捕捉托盤的深度信息,并利用深度識別算法實(shí)現(xiàn)對托盤的精確識別。

      當(dāng)叉車接收到調(diào)度系統(tǒng)的任務(wù)時,它會移動到托盤前方的對接點(diǎn),距離托盤前沿大約2米。在這個位置,叉車進(jìn)行初步定位,3D視覺系統(tǒng)會輸出位姿信息,幫助叉車調(diào)整角度偏差。然后,叉車?yán)^續(xù)前進(jìn)至1.5米的位置進(jìn)行精確定位,3D視覺系統(tǒng)再次輸出托盤位姿信息,幫助叉車調(diào)整左右偏差,確保對接過程的精準(zhǔn)度。


      方案支持兩種對接模式:兩次對接與實(shí)時對接,以滿足不同應(yīng)用場景的需求。


      兩次對接模式 兩次對接模式分為遠(yuǎn)端定位、近端校驗(yàn)和盲走叉取三個步驟:遠(yuǎn)端定位:叉車接收到調(diào)度任務(wù)后,移動至對接點(diǎn),啟用相機(jī)識別托盤數(shù)據(jù)。通過運(yùn)動控制系統(tǒng),叉車在距離托盤1800mm至2800mm范圍內(nèi)進(jìn)行角度與橫向偏移的調(diào)整。


      近端校驗(yàn):當(dāng)叉尖距離托盤前沿約200mm時,再次獲取相機(jī)識別數(shù)據(jù),校驗(yàn)對接精度是否符合叉取要求。如果精度滿足要求,叉車進(jìn)行叉??;若不滿足,則原地調(diào)整后再進(jìn)行叉取操作。


      實(shí)時對接模式 實(shí)時對接模式通過連續(xù)獲取相機(jī)識別數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)動態(tài)調(diào)整位姿。當(dāng)叉車移動到距離托盤前沿約200mm時,系統(tǒng)進(jìn)行微調(diào)并完成叉取操作。該模式依賴數(shù)據(jù)的時間戳進(jìn)行更新,以避免延遲導(dǎo)致的錯誤調(diào)整。


      通訊方式

      為了給用戶提供更加易于集成的產(chǎn)品,該解決方案支持TCP、UDP、CAN、485、API等接口,并可在識別算法和避障算法之間進(jìn)行切換,實(shí)現(xiàn)高效、準(zhǔn)確、通用的托盤識別自動化。


    聯(lián)系方式
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