3D視覺定位軟包拆垛

背景介紹
在現代工業生產和物流場景中，自動化拆垛已成為提升效率和降低人工操作風險的關鍵環節。特別是在涉及軟包、紙箱、麻包袋等不規則物體的行業，如塑膠粒子、化肥、食品加工等。

軟包拆垛的行業挑戰
軟包、紙箱等不規則物體在堆垛時由于形狀不規則、材質多樣，加大了自動化拆垛的難度，特別是在應對變形、貼合或斜放等情況時，傳統的機械臂常常無從下手。企業面臨的主要難題包括：
軟包變形：軟包在堆疊過程中容易變形，導致抓取難度加大。
 • 效率低下：人工拆垛耗時長，且長期高強度作業易出錯。
 • 安全隱患：傳統操作下的漏包和破包，不僅增加了額外的材料損耗，還存在安全風險。

方案亮點
面對以上行業挑戰，邁爾微視3D視覺軟包拆垛系統通過融合RGB-D深度視覺相機和智能算法，為拆垛操作提供了精準的視覺數據和智能路徑規劃，顯著提升了自動化拆垛的效率與準確度。
 • 高性能RGB-D相機與AI算法
相機能夠同時捕捉垛型的表面紋理信息和點云數據，結合AI算法的深度學習，系統可以精準識別和定位軟包、紙箱等不規則物體，充分利用其表面紋理和邊緣特征，確保每次抓取動作的穩定性和準確性，有效減少掉包和破包現象。
 • 算法集成在相機端
拆垛算法在相機內部運行，實現了實時數據處理，減少了對外部工控機的依賴。這一設計大大簡化了系統部署，降低了總體成本，同時提升了系統的響應速度和操作效率。
 • 抗環境光干擾能力強
系統具備出色的抗環境光干擾能力，能夠在復雜光照環境下保持穩定的視覺識別性能，無論是強光還是弱光條件，系統都能有效地捕捉到物體的細節，確保拆垛任務的順利執行。
 • 自適應識別
無需提前采集訓練數據，系統能自適應識別軟包與麻袋垛形，支持六花垛、五花垛、回形垛等復雜結構，實現高效拆垛，減少調試難度。

基于軟包位置的順序規劃

通過獲取每個軟包的位置信息，提供合理的抓取順序規劃。即使面對復雜的堆疊形態，系統也能確保每個軟包被高效、安全地處理。

 • 四點標定，簡便高效

邁爾微視提供四點標定方法，用戶可靈活選擇標定點，系統自動計算相機與機械臂的轉換矩陣，比傳統的9點或64點標定更為便捷。

廣泛適配與集成能力
邁爾微視3D視覺軟包拆垛系統已適配多家主流工業機器人品牌，如ABB、庫卡、發那科、遨博、越疆等，支持TCP/IP通訊，實現快速無縫集成。憑借模塊化設計，系統可以輕松集成到現有自動化生產線中，大幅減少升級自動化過程中的技術壁壘。