3D视觉定位软包拆垛

背景介绍
在现代工业生产和物流场景中，自动化拆垛已成为提升效率和降低人工操作风险的关键环节。特别是在涉及软包、纸箱、麻包袋等不规则物体的行业，如塑胶粒子、化肥、食品加工等。

软包拆垛的行业挑战
软包、纸箱等不规则物体在堆垛时由于形状不规则、材质多样，加大了自动化拆垛的难度，特别是在应对变形、贴合或斜放等情况时，传统的机械臂常常无从下手。企业面临的主要难题包括：
软包变形：软包在堆叠过程中容易变形，导致抓取难度加大。
 • 效率低下：人工拆垛耗时长，且长期高强度作业易出错。
 • 安全隐患：传统操作下的漏包和破包，不仅增加了额外的材料损耗，还存在安全风险。

方案亮点
面对以上行业挑战，迈尔微视3D视觉软包拆垛系统通过融合RGB-D深度视觉相机和智能算法，为拆垛操作提供了精准的视觉数据和智能路径规划，显著提升了自动化拆垛的效率与准确度。
 • 高性能RGB-D相机与AI算法
相机能够同时捕捉垛型的表面纹理信息和点云数据，结合AI算法的深度学习，系统可以精准识别和定位软包、纸箱等不规则物体，充分利用其表面纹理和边缘特征，确保每次抓取动作的稳定性和准确性，有效减少掉包和破包现象。
 • 算法集成在相机端
拆垛算法在相机内部运行，实现了实时数据处理，减少了对外部工控机的依赖。这一设计大大简化了系统部署，降低了总体成本，同时提升了系统的响应速度和操作效率。
 • 抗环境光干扰能力强
系统具备出色的抗环境光干扰能力，能够在复杂光照环境下保持稳定的视觉识别性能，无论是强光还是弱光条件，系统都能有效地捕捉到物体的细节，确保拆垛任务的顺利执行。
 • 自适应识别
无需提前采集训练数据，系统能自适应识别软包与麻袋垛形，支持六花垛、五花垛、回形垛等复杂结构，实现高效拆垛，减少调试难度。

基于软包位置的顺序规划

通过获取每个软包的位置信息，提供合理的抓取顺序规划。即使面对复杂的堆叠形态，系统也能确保每个软包被高效、安全地处理。

 • 四点标定，简便高效

迈尔微视提供四点标定方法，用户可灵活选择标定点，系统自动计算相机与机械臂的转换矩阵，比传统的9点或64点标定更为便捷。

广泛适配与集成能力
迈尔微视3D视觉软包拆垛系统已适配多家主流工业机器人品牌，如ABB、库卡、发那科、遨博、越疆等，支持TCP/IP通讯，实现快速无缝集成。凭借模块化设计，系统可以轻松集成到现有自动化生产线中，大幅减少升级自动化过程中的技术壁垒。