隨著電商、物流行業(yè)的高速發(fā)展，分揀方式的自動(dòng)化迫在眉睫，人工分揀效率低、錯(cuò)誤率高且成本高，而傳統(tǒng)自動(dòng)化拆碼垛應(yīng)用中，往往要求棧板定位精準(zhǔn)，且貨物規(guī)則且尺寸單一，因此大大限制了自動(dòng)化拆碼垛的應(yīng)用范圍，尤其是面對(duì)來料完全隨機(jī)的工況。

針對(duì)以上痛點(diǎn)，?？?a href="http://www.brongaenegriffin.com/soft/data/42-101/" target="_blank">機(jī)器人研發(fā)并推出了基于機(jī)器視覺引導(dǎo)的機(jī)械臂拆碼垛方案，輕松應(yīng)對(duì)多SKU且來料無序的拆碼垛場(chǎng)景，適用于各類箱體、麻包袋、料箱等，有效滿足各類客戶的倉(cāng)儲(chǔ)分揀自動(dòng)化需求。

系統(tǒng)介紹

3D視覺引導(dǎo)拆碼垛系統(tǒng)由MV-DB1300A雙目立體相機(jī)和機(jī)器人視覺引導(dǎo)平臺(tái)兩大核心組成，3D相機(jī)獲取貨物深度信息及高清2D彩色圖像，通過平臺(tái)軟件內(nèi)置3D視覺算法和智能軌跡規(guī)劃算法，完成貨物定位及分割，并控制機(jī)械臂相應(yīng)的抓取或碼放動(dòng)作。

系統(tǒng)兩大核心組成

MV-DB1300A雙目立體相機(jī)

高精度

MV-DB1300A具有較大的基線距，同時(shí)增加了激光器的數(shù)量，搭配獨(dú)有的混合編碼專利技術(shù)，使相機(jī)的精度進(jìn)一步提高，Z向深度圖精度可達(dá)為3mm@3m。

抗環(huán)境光

結(jié)合最新的時(shí)域隔離、寬動(dòng)態(tài)及多幀融合技術(shù)，MV-DB1300A相機(jī)具有優(yōu)異的抗環(huán)境光能力，在30000Lux光照條件下，仍能還原完整的深度信息。

自動(dòng)曝光

典型的物流環(huán)境下很難保證3D相機(jī)數(shù)據(jù)采集時(shí)光照的一致性，結(jié)合自研自動(dòng)曝光技術(shù)，即使物流光照環(huán)境不斷變化依然能保證3D相機(jī)采集數(shù)據(jù)的穩(wěn)定可靠，確保了整個(gè)拆碼垛系統(tǒng)的穩(wěn)定性與適應(yīng)性。

RobotPilot機(jī)器人視覺引導(dǎo)平臺(tái)

圖形化編程界面

RobotPilot采用圖形化，無代碼式的編程界面，簡(jiǎn)單易用。

全流程仿真模擬

通過物理模擬，能夠仿真真實(shí)的項(xiàng)目搭建狀態(tài)，實(shí)時(shí)合成圖像，無需實(shí)際工件和相機(jī)安裝架設(shè)?？煽s短開發(fā)周期，提高效率。

六步快速搭建

RobotPilot面向?qū)嵤┙桓犊偨Y(jié)了一套六步部署法，并以流程引導(dǎo)的方式融入到軟件的設(shè)計(jì)中，通過六步部署，用戶可快速完成視覺引導(dǎo)應(yīng)用的搭建。

內(nèi)置視覺算法

拆碼垛視覺定位模塊采用AI深度學(xué)習(xí)+3D點(diǎn)云分割的方案。深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)對(duì)RGB圖進(jìn)行包裹的粗定位，并利用物體表面紋理特征和點(diǎn)云邊緣特征進(jìn)行包裹精定位。

內(nèi)置軌跡規(guī)劃算法

軟件內(nèi)置軌跡規(guī)劃、碰撞檢測(cè)及抓取規(guī)劃等多種智能算法，實(shí)時(shí)規(guī)劃?rùn)C(jī)械臂行走路徑。

應(yīng)用案例

大型電器制造工廠 | 視覺引導(dǎo)散熱片拆垛

背景與挑戰(zhàn)：該企業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)中存在大量不同尺寸規(guī)格散熱片的拆垛上料需求，垛形較高，人工搬運(yùn)困難，且相鄰物料間存在隔板，工件存在公差，傳統(tǒng)2D視覺定位方案無法適配此應(yīng)用情景。

方案優(yōu)勢(shì)：

輕松適配工廠內(nèi)現(xiàn)有的多種工件尺寸

7*24小時(shí)全流程自動(dòng)化，無需人工干預(yù)

大型化工廠 | 視覺引導(dǎo)麻包袋拆垛上料

背景與挑戰(zhàn)：項(xiàng)目現(xiàn)場(chǎng)拆垛對(duì)象均為麻包袋，質(zhì)地較為柔軟，易變性，且來料前均為人工碼垛，垛形很難保證統(tǒng)一性，依靠機(jī)械臂固定位置示教的方式很難保證抓取的成功率，易掉包。

方案優(yōu)勢(shì)：

視覺系統(tǒng)實(shí)時(shí)拍照定位，輕松應(yīng)對(duì)多變的垛形

視覺定位算法具有較強(qiáng)魯棒性，輕松應(yīng)對(duì)褶皺、傾斜、白色高反、擠壓變形等情況

智能規(guī)劃拆垛順序，避免撞包，擠壓等問題

大型3C工廠 | 視覺引導(dǎo)紙箱拆垛

背景與挑戰(zhàn)：該企業(yè)成品倉(cāng)出庫(kù)環(huán)節(jié)存在大量不同規(guī)格紙箱的拆垛需求，同一托盤上存在多SKU的情況，且需要配合AMR和讀碼器等完成整套的自動(dòng)化出庫(kù)動(dòng)作，流程復(fù)雜。

方案優(yōu)勢(shì)：

大景深、大視野，輕松適配1.8m垛形

支持規(guī)劃吸盤偏置，實(shí)現(xiàn)單一吸盤應(yīng)對(duì)不同大小的箱體

輕松應(yīng)對(duì)各種箱體，如黑色或白色紙箱，表面存在膠帶綁帶等箱體等

支持單SKU單拆，單SKU多拆，多SKU混拆等

支持AMR、傳輸線、讀碼系統(tǒng)、貼標(biāo)機(jī)等物流設(shè)備無縫對(duì)接