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    3D視覺相機庫位狀態識別

    更新時間:2025-02-08      點擊次數:728

    挑戰:在大多數已經應用了AGV的倉庫中,依然存在人工堆放物品的情況,這會導致WMS系統無法實時判斷每個庫位的實際占用情況,進而造成WMS提供給AGV的信息不準確。如果已經被占據的庫位不能及時被識別,AGV可能會收到錯誤指令,不僅降低了運行效率,還容易碰撞其他貨物或設備,嚴重時甚至可能引發安全事故,危及人員和設備的安全。

    庫位狀態識別系統因此應運而生,系統通過自動定位、數據實時同步、精確庫存控制等功能,優化庫位資源配置,減少人為失誤,提升運營效率。


    3D視覺相機庫位狀態識別


    常見的兩種庫位狀態識別傳感器的痛點:

    單點激光雷達傳送的庫位信息不夠準確,容易造成堆放事故

    部分倉庫采用單點激光雷達進行庫位檢測,但這種測距雷達一次只能發射一束激光到物體表面形成一個點,可能會忽略紙箱或托盤之間的縫隙,導致誤識別庫位狀態,進而引發堆放事故。

    純RGB相機校驗方法單一,存在誤判和信息缺失風險

    采用RGB相機進行庫位狀態判定時,存在以下弊端:

    - 深度學習檢測目標時,訓練集外的物體進入庫位可能會導致誤檢,給出錯誤信息。

    -缺少貨物高度信息,難以安排堆疊任務。

    -超廣角魚眼相機在庫位判定中存在邊緣畸變問題,影響模型訓練與預測的準確性,并增加服務器成本。

    解決方案概述

    邁爾微視采用RGB-D相機,提供庫位的三維數據與顏色信息,自動識別貨物有無、擺放規范及異常占用,也可以通過3D視覺智能AI系統區分貨物類別,輸出到調度系統,實現智能出入庫檢測。相機內置算力,無需外部工控機。與此同時,邁爾微視提供庫位狀態識別軟硬件一體解決方案,及專業的模型訓練和部署指導等服務支持。


    3D視覺相機庫位狀態識別

    核心優勢

    • 全面監測:通過三維數據和顏色信息采集,結合AI技術,精準識別庫位狀態。

    • 簡易部署:庫位狀態識別算法置于相機端,降低部署與維護成本。

    • 靈活通訊:支持TCP/IP、UDP、HTTP等多種通訊方式,以JSON格式實時上報數據至控制系統。

    • 提升效率:實時傳遞庫位信息,協助調度系統快速、準確地分配任務。


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