突破应用局限！海康机器人推出3D视觉引导拆码垛系统
点击下方卡片，关注“新机器视觉”公众号
重磅干货，第一时间送达
3D视觉引导拆码垛系统由MV-DB1300A双目立体相机和机器人视觉引导平台两大核心组成，3D相机获取货物深度信息及高清2D彩色图像，通过平台软件内置3D视觉算法和智能轨迹规划算法，完成货物定位及分割，并控制机械臂相应的抓取或码放动作。
下图为拆码垛系统组成图，海康机器人提供视觉系统：
MV-DB1300A双目立体相机
高精度
MV-DB1300A具有较大的基线距，同时增加了激光器的数量，搭配独有的混合编码专利技术，使相机的精度进一步提高，Z向深度图精度可达为3mm@3m。
抗环境光
结合最新的时域隔离、宽动态及多帧融合技术，MV-DB1300A相机具有优异的抗环境光能力，在30000Lux光照条件下，仍能还原完整的深度信息。
自动曝光
典型的物流环境下很难保证3D相机数据采集时光照的一致性，结合自研自动曝光技术，即使物流光照环境不断变化依然能保证3D相机采集数据的稳定可靠，确保了整个拆码垛系统的稳定性与适应性。
图形化编程界面
RobotPilot采用图形化，无代码式的编程界面，简单易用。
全流程仿真模拟
通过物理模拟，能够仿真真实的项目搭建状态，实时合成图像，无需实际工件和相机安装架设。可缩短开发周期，提高效率。
六步快速搭建
内置视觉算法
拆码垛视觉定位模块采用AI深度学习+3D点云分割的方案。深度学习网络对RGB图进行包裹的粗定位，并利用物体表面纹理特征和点云边缘特征进行包裹精定位。
内置轨迹规划算法
软件内置轨迹规划、碰撞检测及抓取规划等多种智能算法，实时规划机械臂行走路径。
■ 大型电器制造工厂 | 视觉引导散热片拆垛
背景与挑战：该企业生产环节中存在大量不同尺寸规格散热片的拆垛上料需求，垛形较高，人工搬运困难，且相邻物料间存在隔板，工件存在公差，传统2D视觉定位方案无法适配此应用情景。
方案优势：
轻松适配工厂内现有的多种工件尺寸
7*24小时全流程自动化，无需人工干预
■ 大型化工厂 | 视觉引导麻包袋拆垛上料
背景与挑战：项目现场拆垛对象均为麻包袋，质地较为柔软，易变性，且来料前均为人工码垛，垛形很难保证统一性，依靠机械臂固定位置示教的方式很难保证抓取的成功率，易掉包。
方案优势：
视觉系统实时拍照定位，轻松应对多变的垛形
视觉定位算法具有较强鲁棒性，轻松应对褶皱、倾斜、白色高反、挤压变形等情况
智能规划拆垛顺序，避免撞包，挤压等问题
■ 大型3C工厂 | 视觉引导纸箱拆垛
背景与挑战：该企业成品仓出库环节存在大量不同规格纸箱的拆垛需求，同一托盘上存在多SKU的情况，且需要配合AMR和读码器等完成整套的自动化出库动作，流程复杂。
方案优势：
大景深、大视野，轻松适配1.8m垛形
支持规划吸盘偏置，实现单一吸盘应对不同大小的箱体
轻松应对各种箱体，如黑色或白色纸箱，表面存在胶带绑带等箱体等
支持单SKU单拆，单SKU多拆，多SKU混拆等
支持AMR、传输线、读码系统、贴标机等物流设备无缝对接
本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删文。