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問題:
在某個拆垛環節中,來料垛型*隨機,用傳統的人工示教方案費事費力,無法使用機器人、自動化拆垛設備高效完成拆垛任務。
分析:
首先,由于來料垛型是人工隨機碼放,來料垛型*隨機。不適合使用模版對比識別定位模式。需要更柔性的定位模式才能準確識別定位。
其次,每垛紙箱種類多樣,尺寸大小不同,數量不定。這就導致每一個紙箱空間位置沒有*性,需要精準定位每個紙箱的空間位置。
最后,托盤尺寸1200*1000mm,垛高不確定,zui高達1800mm。傳感器定位精度和安裝高度成反比,與工件大小成正比。垛形高大且單個紙箱尺寸小,這對傳感器提出了更高的要求。
既要精準,也要快速。必須找到一種既“簡單”又“復雜”的答案——圖像智能識別。
通過圖像智能識別技術,定位系統無需提前輸入紙箱型號尺寸等數據,亦可識別計算出每個紙箱的方向和空間坐標,引導機器人準確抓取。
定位系統可自動計算出每個紙箱的長寬高具體數據,并判定型號,記錄數量,與WMS系統無縫連接,根據系統數據實時調整,進一步節省人力,提高效率。
定位系統具有廣視域、高精度特點,輕松駕馭1.8米大高度垛盤的精準識別定位。
隨著各類自動化物流設備和技術的快速普及應用,機器代人的成本會越來越低。真正實現倉儲效率的提高,將是企業決勝未來市場競爭的關鍵。
應用效果:
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