1. Πώς λειτουργεί το σύστημα τρισδιάστατης όρασης
Σε αντίθεση με τους απλούς αισθητήρες, ένα σύστημα τρισδιάστατης όρασης δημιουργεί ένα νέφος σημείων υψηλής πυκνότητας—έναν ψηφιακό τρισδιάστατο χάρτη της άνω επιφάνειας της παλέτας.
Απεικόνιση: Μια τρισδιάστατη κάμερα (συνήθως τοποθετημένη πάνω από το κεφάλι) καταγράφει ολόκληρο το επίπεδο με μία «λήψη».
Τμηματοποίηση (AI): Οι αλγόριθμοι Τεχνητής Νοημοσύνης διακρίνουν μεμονωμένες τσάντες, ακόμα κι αν είναι σφιχτά συμπιεσμένες μεταξύ τους ή έχουν πολύπλοκα σχέδια.
Εκτίμηση Στάσης: Το σύστημα υπολογίζει τις ακριβείς συντεταγμένες x, y, z και τον προσανατολισμό της καλύτερης τσάντας για συλλογή.
Αποφυγή σύγκρουσης: Το λογισμικό όρασης σχεδιάζει μια διαδρομή για τον βραχίονα του ρομπότ για να διασφαλίσει ότι δεν θα χτυπήσει τα τοιχώματα των παλετών ή τις γειτονικές σακούλες κατά τη συλλογή.
2. Βασικές προκλήσεις που λύθηκαν
Το πρόβλημα της «μαύρης σακούλας»: Τα σκούρα υλικά ή οι ανακλαστικές πλαστικές μεμβράνες συχνά «απορροφούν» ή «διασκορπίζουν» το φως, καθιστώντας τα αόρατα στις τυπικές κάμερες. Τα σύγχρονα τρισδιάστατα συστήματα που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιούν εξειδικευμένα φίλτρα και απεικόνιση υψηλού δυναμικού εύρους για να βλέπουν καθαρά αυτές τις δύσκολες επιφάνειες.
Επικαλυπτόμενες τσάντες: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να ανιχνεύσει την «άκρη» μιας τσάντας ακόμα και όταν είναι εν μέρει θαμμένη κάτω από μια άλλη.
Μικτά SKU: Το σύστημα μπορεί να αναγνωρίσει διαφορετικούς τύπους σακουλών στην ίδια παλέτα και να τους ταξινομήσει ανάλογα.
Κλίση παλέτας: Εάν η παλέτα δεν είναι απόλυτα επίπεδη, η τρισδιάστατη όραση προσαρμόζει αυτόματα τη γωνία προσέγγισης του ρομπότ.
3. Τεχνικά οφέλη
Υψηλό ποσοστό επιτυχίας: Τα σύγχρονα συστήματα επιτυγχάνουν ακρίβεια αναγνώρισης >99,9%.
Ταχύτητα: Οι χρόνοι κύκλου είναι συνήθως 400–1.000 σακούλες ανά ώρα, ανάλογα με το ωφέλιμο φορτίο του ρομπότ.
Ασφάλεια στην εργασία: Εξαλείφει τον κίνδυνο χρόνιων τραυματισμών στην πλάτη που προκαλούνται από τη χειροκίνητη αποπαλετοποίηση σάκων 25kg–50kg.