带上3D智能核心,解锁快而稳的智慧物流!
时间:2023-05-31 来源:移动机器人产业联盟
EDP灰度除双纠偏仪
为提高交叉带用户关注的订单精准度,分拣机效率,避免错分和包裹无谓循环。灰度除双纠偏仪3D视觉产品MV-DB500S-C,专为快递物流行业中交叉带分拣场景打造,相机可同时获取被测物的二维和三维信息,并内置自研的3D图像处理算法及深度学习定位分割算法,对交叉带上包裹数量和位置做出精准检测判断。
单件分离器视觉系统
包裹散件扎堆,如何逐一分离?单件分离器视觉系统以MV-DB500S-S为核心,专为快递物流行业中包裹分拣场景打造,依托自研的3D处理技术以及深度学习技术,对包裹进行实时精准定位,搭配自研的智能控制系统、控制模组带完成包裹的分离,实现包裹单个通过且相互之间保持固定间隔。
包裹分类系统
包裹在分拣、体积测量等环节中会受多种因素干扰,需借助包裹分类设备,结合包裹分类识别和叠件检测等判断结果,指导后段自动化设备或人工进行分拣、量方(计泡)等业务应用。包裹分类解决方案适用于快递物流行业包裹分类场景,MV-DB500S-C采用深度学习方法根据包裹形态,纹理等特征,对包裹进行分类和叠件检测,分类准确率>99.5%;叠件检测准确率>99%。
体积测量系统
物流电商企业在包裹入库、出库时,需采集物体的体积信息。小件静态量方产品MV-DB500S-V和大件静态量方产品MV-DB1300A专为物流场景打造,多种测量方案可覆盖全场景的体积测量需求,基于深度图和RGB图输出更为精准的体积测量数据,同时拥有深度学习功能,支持包裹分类、薄件测量、以及更强的抗干扰能力。
机器人供包系统
快递物流分拨中心交叉带设备通过供包台人工供包,管理难度和劳动强度大,招工困难。机器人供包3D视觉产品MV-DB500S-R,针对快递物流行业机器人供包解决方案应用,相机内置深度学习硬核,通过深度学习算法和传统视觉算法的有机结合,搭配高精度路径规划算法,引导机器人全时高效抓取。
■ 深度学习智能算法:几何轮廓特征识别+2D图+3D点云的深度学习智能算法。智能算法优化包裹局部遮挡,包裹粘连造成的误分割现象。
■ 超强包裹适应能力:无惧软包、硬包及信封等各种复杂应用场景。考虑包括但不限于目标颜色、大小、材质、末端执行器信息的完备抓取优先级排序算法,确保机械手最大抓取成功率。
■ 高精度路径规划:自研路径规划算法,优选包裹抓取顺序及运动轨迹,确保供件轨迹的流畅平滑、无碰撞、不甩包
■ 异形件智能识别:有效识别并剔除球体、柱体、超长超宽件等各类异形件,防止包裹错分丢失
■ 实施操作便捷:仅通过按钮盒可实现一键启动、复位、停止等操作,实现操作运行“零”门槛
3D视觉引导拆码垛系统
适用于仓储物流场景的3D视觉引导拆码垛系统由MV-DB1300A和机器人视觉引导平台两大核心组成,3D相机获取货物深度信息及高清2D彩色图像,通过平台软件内置3D视觉算法和智能轨迹规划算法,完成货物定位及分割,并控制机械臂相应的抓取或码放动作。
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