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行业背景
要求机器人将输送皮带线上不同型号的物品实现分拣,抓取,并将同品类的物件按指定垛型码垛,便于叉车运至仓库储存。更高效的完成输送任务,减少人工的误差和时间,提高周转效率
技术分析
  •  机器视觉检测系统中,检测系统的误差通常包括:机械误差、标定误差和分析误差三部分。其中,机械误差是由系统机电执行部分硬件引入的, 这一部分误差可以通过运动精度的大小计算出来,在多步运动过程中会产生累积,所以应尽量减少测量过程中的运动步数。在建立检测系统的过程中,要在实际检测条件的基础上合理分配系统的误差裕度。主要方法有:
     1、简化机电系统运动步骤,提高机电系统的硬件精度;
     2、采用较高精度标定算法和标定模板;
     3、提高图像质量,尽量采用较小的物像比。
解决方案
三维机器视觉系统获取物件三维点云数据,通过算法计算出工件的三维位置及姿态,生成对比,提供精度。
三维机器视觉系统获取物件三维点云数据,通过算法计算出工件的三维位置及姿态,生成对比,提供精度。
客户收益
  机器视觉系统的出现来自繁琐劳动力的替代需求。机器视觉自动化设备可以不知疲倦的进行重复性的工作,且在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合,机器视觉可以替代人工视觉。
应用行业
物流、仓储、电商、药品、食品、包装、生产制造等
生产
机器视觉在智能制造生产中主要用于视觉检测,视觉引导。关键技术包括图像获取、图像预处理、图像分割、图像识别、检测
物流
机器视觉在物流仓储方面主要用于:视觉检测,视觉识别,以及视觉引导。关键技术包括:自动化形状识别技术,自动化数量检测技术,自动化的色码扫描技术等。
仓库
机器视觉在智能制造生产中主要用于视觉检测,视觉引导。关键技术包括图像获取、图像预处理、图像分割、图像识别、检测等
药品
机器视觉在药品行业主要用于视觉检测。关键技术包括产品缺陷检测、质量检测,破损检测等。