近年來,隨著工業自動化與物流技術的不斷發展,如何使用自動化設備提高物流效率,減少人工重復勞動,成為行業內備受關注的議題。
在拆碼垛應用中,由于作業強度大,工作內容單一,人工作業存在效率低、錯誤率高,成本高招工難等問題。而傳統的自動化拆碼垛系統對搬運對象有著嚴苛的要求,如要求來料位置固定、貨物規則碼放且尺寸單一,大大限制了自動化應用的范圍。
在實際的應用環境中,不同場景之間存在較大差異,貨物規格種類豐富且更新頻繁,加之上下游工序中的自動化運輸等環節,來料位置和貨物垛型存在一定偏差。
針對以上應用痛點,海康機器人基于機器視覺引導技術推出了3D視覺引導機械臂拆碼垛解決方案,系統內置了基于大數據庫預訓練的超級模型,輕松識別多品規的貨物,同時可獲取貨物的深度信息,靈活應對來料偏差等情況,引導機械臂準確抓取貨物,支持混合拆垛、一拍多抓、偏置抓取等多種抓取策略,幫助用戶提高生產效率,實現智能自動化。
視覺引導料筐拆垛
方案構成
相機:MV-DLS1400P激光振鏡立體相機
軟件:RobotPilot機器人視覺引導平臺
01 3D視覺引導料筐拆垛 | 某汽車主機廠
需求背景
該主機廠內有大量料筐需要搬運,垛型各異,且料筐為塑料材質,料筐壁之間緊密貼合,難以分割及抓取。
方案優勢
- 點云成像完整,精準識別料筐輪廓- 拖拽式抓取策略,有效應對料筐壁緊密貼合的情況
- 大視野、大景深相機,輕松覆蓋多層料筐垛型
02 3D視覺引導料筐拆垛 | 某大型乳制品廠
需求背景
該乳制品廠內料筐長期使用,料筐邊緣薄、顏色深淺不一,且料筐內放滿玻璃空瓶,對成像造成較大影響。
方案優勢
- 對極薄且有磨損的料筐依然清晰成像,點云輪廓完整
- 內置高魯棒性的圖像算法,有效抑制筐內反光物體的影響
- 大視野、大景深相機,輕松覆蓋多層料筐垛型
- 極大提升現場搬運效率
視覺引導紙箱拆碼垛
方案構成
相機:MV-DB1300A雙目散斑結構光立體相機
軟件:RobotPilot機器人視覺引導平臺
01 3D視覺引導多SKU紙箱混拆 | 某3C電子廠
需求背景
該生產車間成品出庫環節,存在大量不同規格的紙箱,人工搬運勞動強度大且效率低下,傳統機械抓取方式難以適應混合垛型。
方案優勢
- 支持多SKU混合拆垛
- 支持規劃吸盤偏置,實現單一吸盤應對不同大小的箱體- 支持AMR、傳輸線、讀碼系統、貼標機等物流設備無縫對接- 視覺識別耗時≤2s,效率大幅提高- 快速適應新品類紙箱,輕松維護
02 3D視覺引導紙箱碼垛 | 某大型衛浴廠
需求背景
在衛浴企業成品下料環節,貨物重量大,品類多且頻繁新增,需要進行高效貨品碼垛,并要求系統可以適應突發狀況。
方案優勢
- 3D相機識別線尾來料箱型,自動規劃合理垛型
- 支持人工編輯垛型,可靈活處理現場需求
- 支持快速復碼,輕松應對異常斷電等情況,保障生產效率
03 3D視覺引導紙箱拆垛 | 某大型食品廠
需求背景
該企業成品包裝需要大量紙板包材,人工搬運重量大、效率低。
方案優勢
- 內置的超級模型快速識別包材并引導機械裝置抓取
- 超大視野,輕松覆蓋大尺寸紙板包材垛型
- 視覺系統適配桁架機器人系統,輕松協作
- 大幅提升了現場的搬運效率
視覺引導麻包袋拆垛
方案構成
相機:MV-DB1300A雙目散斑結構光立體相機
軟件:RobotPilot機器人視覺引導平臺
01 3D視覺引導麻包袋拆垛 | 某大型塑制品廠
需求背景
該車間注塑區需要對塑料米進行拆垛破包,人工不宜長期接觸化學材料,且搬運強度大,生產效率較低。
方案優勢
- 白色輕反光的麻包袋表面仍可清晰成像
- 智能規劃拆垛順序,避免撞包、擠壓等情況
- 輕松應對垛型在運輸過程中產生的垛型變化
- 拆垛破包后機械臂進行抖料,最大程度減少原料浪費
- 7*24小時全流程自動化,無需人工干預
02 3D視覺引導麻包袋拆垛 | 某大型廚具廠
需求背景
該車間有大量塑制品原材料需要搬運破包,人工搬運勞動強度大、效率低,招工困難。
方案優勢
- 靈活應對麻包袋在運輸過程中出現的垛型變化、擠壓、變形等情況
- 破包后機械臂進行抖料,減少原料浪費
- 系統將破包后的麻包袋整齊放至回收處
- 7*24小時全流程自動化,無需人工干預
03 3D視覺引導麻包袋拆垛 | 某大型面粉廠
需求背景
該車間原為人工作業,生產環境中有粉塵,人工搬運勞動強度大,生產效率低下。
方案優勢
- “一拖二“布局,單系統覆蓋兩個麻包袋垛位,降本增效
- 快速精準識別麻包袋,輕松應對垛型變形、位置偏差等情況
- 麻包袋破包后機械臂進行抖料和廢棄包袋回收,減少浪費
目前,海康機器人3D視覺引導拆碼垛解決方案已經廣泛用于麻包袋拆垛、紙箱拆垛/碼垛、料筐拆垛、機器人供包等應用場景中,覆蓋物流、汽車、化工、食品飲料、3C電子、醫藥等眾多行業,為各行各業的用戶提供穩定可靠、靈活部署的智能自動化生產解決方案。
(海康機器人Hikrobot)