Påsavpalleterare med 3D-visionssystem

1. Hur 3D-visionssystemet fungerar

Till skillnad från enkla sensorer skapar ett 3D-visionssystem ett punktmoln med hög densitet – en digital 3D-karta över pallens ovansida.

Bildbehandling: En 3D-kamera (vanligtvis monterad ovanför) fångar hela lagret i en enda "bild".

Segmentering (AI): Algoritmer för artificiell intelligens särskiljer enskilda väskor, även om de är tätt sammanpressade eller har komplexa mönster.

Poseuppskattning: Systemet beräknar de exakta x-, y- och z-koordinaterna och orienteringen för den bästa påsen att välja.

Kollisionsundvikande: Visionsprogrammet planerar en bana för robotarmen för att säkerställa att den inte träffar pallväggarna eller angränsande påsar under plockningen.

2. Viktiga utmaningar lösta

Problemet med den "svarta påsen": Mörka material eller reflekterande plastfilmer "absorberar" eller "sprider" ofta ljus, vilket gör dem osynliga för vanliga kameror. Moderna AI-drivna 3D-system använder specialiserade filter och HDR-avbildning för att se dessa svåra ytor tydligt.

Överlappande påsar: AI kan upptäcka "kanten" på en påse även om den delvis är begravd under en annan.

Blandade SKU:er: Systemet kan identifiera olika typer av påsar på samma pall och sortera dem därefter.

Palllutning: Om paletten inte är helt jämn justerar 3D-visionen robotens infallsvinkel automatiskt.

3. Tekniska fördelar

Hög framgångsgrad: Moderna system uppnår >99,9 % igenkänningsnoggrannhet.

Hastighet: Cykeltiderna är vanligtvis 400–1 000 påsar per timme, beroende på robotens nyttolast.

Arbetssäkerhet: Eliminerar risken för kroniska ryggskador orsakade av manuell avpalletering av säckar på 25–50 kg.