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3D視覺傳感器的應(yīng)用領(lǐng)域
  • 發(fā)布日期:2018-09-05      瀏覽次數(shù):2436
    • 3D視覺傳感器的應(yīng)用領(lǐng)域

      倉儲業(yè)--碼卸垛、揀貨、裝箱

      電商行業(yè)--訂單揀選、混合分揀、碼卸垛、裝箱

      制造業(yè)--零件分揀、上下料、揀貨、裝箱、組裝與裝配

      高校研究所--教學(xué)、3維重建

       

      應(yīng)用場景:

      1、物品分揀

      背景:電商或者快遞公司在進(jìn)行包裹分揀時(shí),工作人員會(huì)將各種種類的包裹統(tǒng)一散亂的堆放在分揀中心,然后由工作人員逐個(gè)挑選放置到輸送線上。

      難點(diǎn)與問題:包裹的形狀尺寸各異,料框堆疊亂序,無法用傳統(tǒng)的二維識別定位。人工揀選容易出錯(cuò)。

      解決方案:通過悟空3D傳感器采集RGBD信息,利用3D智能定位軟件進(jìn)行物品分類并定位工件的抓取點(diǎn)并將坐標(biāo)信息傳給工業(yè)機(jī)械人,引導(dǎo)工業(yè)機(jī)器人快速的抓取工件。

       

      2、不同尺寸包裝無人碼垛

      背景:許多電商或者醫(yī)藥行業(yè)入庫碼垛時(shí),要求將不同型號尺寸的包裝按照垛形碼垛。甚至有可能混合包裝碼垛。

      難點(diǎn):包裝尺寸大小不一,傳統(tǒng)的碼垛機(jī)器人無法兼容多種尺寸,更不能進(jìn)行混合包裝碼垛。

      解決方案:通過悟空3D傳感器采集三維圖像信息,利用3D智能軟件可以計(jì)算出需要碼垛的包裝尺寸,通過優(yōu)化計(jì)算引導(dǎo)工業(yè)機(jī)械人進(jìn)行碼垛。

       

      3、無人拆垛

      背景:許多電商或者醫(yī)藥行業(yè)拆垛時(shí),經(jīng)常會(huì)遇到有些垛已經(jīng)不完整,且不同垛的包裝尺寸也不一樣。

      難點(diǎn):垛形不完整,上層有可能只有一兩箱包裹且不是規(guī)則擺放。包裝箱也有不同尺寸。

      解決方案:通過悟空3D傳感器采集三維圖像信息,利用3D智能軟件可以兼容各種尺寸的包裝,也可以兼容不*規(guī)則的垛形。通過優(yōu)化計(jì)算引導(dǎo)工業(yè)機(jī)械人進(jìn)行拆垛。

       

      4、包裹體積測量

      背景:電商行業(yè)為了提高空間利用率,都需要對包裹進(jìn)行體積測量。

      難點(diǎn):傳統(tǒng)的包裹體積測量步驟繁多效率低下。

      解決方案:通過悟空3D傳感器采集三維圖像信息,利用3D智能軟件可以對各種尺寸的包裹進(jìn)行實(shí)時(shí)體積測量。

       

      5、產(chǎn)品裝箱

      背景:許多企業(yè)都會(huì)涉及到產(chǎn)品裝箱,一般都是由人工裝箱。也有使用自動(dòng)化生產(chǎn)線,但是會(huì)遇到投資成本高,切換難度大,不夠靈活。

      難點(diǎn):需要從大中轉(zhuǎn)箱中一個(gè)個(gè)取出產(chǎn)品,產(chǎn)品疊層且有許多產(chǎn)品包裝為柔性包裝。

      解決方案:通過悟空3D傳感器采集三維圖像信息,利用3D智能軟件可以對各種尺寸的產(chǎn)品進(jìn)行識別定位,引導(dǎo)工業(yè)機(jī)器人抓取和放置。

       

      6、工件分揀與上料

      背景:制造商的加工中心或自動(dòng)裝配線上,工人需要從料框中取出零件放入定位的工裝夾具中。

      難點(diǎn):料框中的工件散亂、無序、堆疊,傳統(tǒng)的2D視覺無法分辨。

      解決方案:通過悟空3D傳感器采集三維圖像信息,利用3D智能定位軟件定位工件的抓取點(diǎn)并將坐標(biāo)信息傳給工業(yè)機(jī)械人,引導(dǎo)工業(yè)機(jī)器人快速的抓取工件。

       

      7、涂膠規(guī)劃

      背景:汽車引擎蓋在組裝時(shí)時(shí)需要進(jìn)行涂膠,人工涂膠誤差大。

      難點(diǎn):傳統(tǒng)2D視覺定位精度差

      解決方案:通過悟空3D傳感器采集三維圖像信息,利用3D智能軟件自動(dòng)識別引擎蓋的方向并調(diào)整工業(yè)機(jī)器人的路徑。類似也可以用于鞋底涂膠。

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