ჩანთების გამანაწილებელი 3D ხედვის სისტემით

1. როგორ მუშაობს 3D ხედვის სისტემა

მარტივი სენსორებისგან განსხვავებით, 3D ხედვის სისტემა ქმნის მაღალი სიმკვრივის წერტილოვან ღრუბელს - პალეტის ზედა ზედაპირის ციფრულ 3D რუკას.

გამოსახულება: 3D კამერა (რომელიც ჩვეულებრივ თავსახურზეა დამონტაჟებული) მთელ ფენას ერთი „კადრით“ იღებს.

სეგმენტაცია (AI): ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმები განასხვავებენ ინდივიდუალურ ჩანთებს, მაშინაც კი, თუ ისინი მჭიდროდ არის დაჭერილი ერთმანეთზე ან აქვთ რთული ნიმუშები.

პოზის შეფასება: სისტემა ითვლის ზუსტ x, y, z კოორდინატებს და ასაღებად საუკეთესო ჩანთის ორიენტაციას.

შეჯახების თავიდან აცილება: ხედვის პროგრამული უზრუნველყოფა გეგმავს რობოტის მკლავის გზას იმის უზრუნველსაყოფად, რომ აღების დროს ის არ შეეჯახება პალეტის კედლებს ან მეზობელ ტომრებს.

2. გადაჭრილი ძირითადი გამოწვევები

„შავი ჩანთის“ პრობლემა: მუქი მასალები ან ამრეკლავი პლასტიკური ფირები ხშირად „შთანთქავენ“ ან „აფანტავენ“ სინათლეს, რაც მათ სტანდარტული კამერებისთვის უხილავს ხდის. თანამედროვე ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებული 3D სისტემები იყენებენ სპეციალიზებულ ფილტრებს და მაღალი დინამიური დიაპაზონის გამოსახულებას ამ რთული ზედაპირების ნათლად დასანახად.

გადაფარებული ჩანთები: ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია ერთი ჩანთის „კიდის“ აღმოჩენა მაშინაც კი, როდესაც ის ნაწილობრივ სხვა ჩანთის ქვეშაა დამარხული.

შერეული SKU-ები: სისტემას შეუძლია ერთსა და იმავე პალეტაზე სხვადასხვა ტიპის პარკების იდენტიფიცირება და მათი შესაბამისად დახარისხება.

პალეტის დახრა: თუ პალეტი იდეალურად ჰორიზონტალური არ არის, 3D ხედვა ავტომატურად არეგულირებს რობოტის მიახლოების კუთხეს.

3. ტექნიკური უპირატესობები

მაღალი წარმატების მაჩვენებელი: თანამედროვე სისტემები აღწევენ ამოცნობის >99.9%-იან სიზუსტეს.

სიჩქარე: ციკლის დრო, როგორც წესი, საათში 400–1000 ტომარაა, რობოტის დატვირთვის მიხედვით.

შრომის უსაფრთხოება: გამორიცხავს 25–50 კგ ტომრების ხელით გადამუშავებით გამოწვეული ზურგის ქრონიკული დაზიანებების რისკს.