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智能叉車托盤識別
2024-12-11 閱讀(640)
隨著工業4.0的推進，智能化物流設備的需求日益增長，智能叉車作為倉儲物流系統的關鍵組成部分，要求具備高度自主性和高效的作業能力。要實現這一目標，叉車需要能夠準確識別和操作托盤，確保物料搬運的精度與效率。
2D視覺技術和激光雷達識別托盤的局限性
復雜環境下的識別能力不足：傳統的2D視覺系統在識別不同光照條件、復雜背景和高密度堆疊托盤時，表現出識別率低、誤報率高的缺陷，難以應對三維空間中的位姿識別任務。
缺乏魯棒性與靈活性：在實際應用中，托盤的形狀、顏色和材質各異，這要求識別系統具有高度的自適應能力。傳統技術在應對多樣化的托盤和復雜環境變化時，往往需要大量的調試和人工干預，增加了運維成本。
定位精度與速度的平衡難題：在工業應用中，托盤識別不僅要求高精度，還需要具備較快的響應速度以適應高效的物流需求。傳統的定位系統在提升精度時，通常需要增加計算量，從而影響系統的實時性。
解決方案概述
邁爾微視的托盤識別解決方案采用了ToF深度相機，并搭載自主研發的托盤識別算法。通過深度相機捕捉托盤的三維點云數據，該方案能夠精準識別托盤的幾何特征，確保即使在室外環境中也能穩定運行。
核心優勢
精準定位，減少誤差：方案基于3D ToF相機開發，可以捕捉到托盤在空間中的精確位置和姿態，在2米工作距離范圍內將距離誤差控制在±10mm以內，使得智能叉車能夠在復雜的倉儲環境中，實現高精度的托盤操作，極大地降低了因定位誤差而導致的操作失誤。
自適應多樣化托盤：結合邁爾微視自研算法，該解決方案能夠識別不同形狀、尺寸和材質的托盤，并進行自適應調整，無需額外的手動干預。這不僅提高了系統的通用性，也減少了因托盤差異帶來的識別困難，適應性更強。
實時響應，提高效率：通過高效的圖像處理算法，3D視覺系統能夠在短時間內完成托盤的識別和定位，實現從初定位到精定位的全過程自動化操作，大幅提升了叉車的作業效率。
多托盤數據圖像展示
