技術文章
3D視覺相機庫位狀態(tài)識別
發(fā)布時間:2025-2-8挑戰(zhàn):在大多數已經應用了AGV的倉庫中,依然存在人工堆放物品的情況,這會導致WMS系統(tǒng)無法實時判斷每個庫位的實際占用情況,進而造成WMS提供給AGV的信息不準確。如果已經被占據的庫位不能及時被識別,AGV可能會收到錯誤指令,不僅降低了運行效率,還容易碰撞其他貨物或設備,嚴重時甚至可能引發(fā)安全事故,危及人員和設備的安全。
庫位狀態(tài)識別系統(tǒng)因此應運而生,系統(tǒng)通過自動定位、數據實時同步、精確庫存控制等功能,優(yōu)化庫位資源配置,減少人為失誤,提升運營效率。

常見的兩種庫位狀態(tài)識別傳感器的痛點:
單點激光雷達傳送的庫位信息不夠準確,容易造成堆放事故
部分倉庫采用單點激光雷達進行庫位檢測,但這種測距雷達一次只能發(fā)射一束激光到物體表面形成一個點,可能會忽略紙箱或托盤之間的縫隙,導致誤識別庫位狀態(tài),進而引發(fā)堆放事故。
純RGB相機校驗方法單一,存在誤判和信息缺失風險
采用RGB相機進行庫位狀態(tài)判定時,存在以下弊端:
- 深度學習檢測目標時,訓練集外的物體進入庫位可能會導致誤檢,給出錯誤信息。
-缺少貨物高度信息,難以安排堆疊任務。
-超廣角魚眼相機在庫位判定中存在邊緣畸變問題,影響模型訓練與預測的準確性,并增加服務器成本。
解決方案概述
邁爾微視采用RGB-D相機,提供庫位的三維數據與顏色信息,自動識別貨物有無、擺放規(guī)范及異常占用,也可以通過3D視覺智能AI系統(tǒng)區(qū)分貨物類別,輸出到調度系統(tǒng),實現智能出入庫檢測。相機內置算力,無需外部工控機。與此同時,邁爾微視提供庫位狀態(tài)識別軟硬件一體解決方案,及專業(yè)的模型訓練和部署指導等服務支持。

核心優(yōu)勢
• 全面監(jiān)測:通過三維數據和顏色信息采集,結合AI技術,精準識別庫位狀態(tài)。
• 簡易部署:庫位狀態(tài)識別算法置于相機端,降低部署與維護成本。
• 靈活通訊:支持TCP/IP、UDP、HTTP等多種通訊方式,以JSON格式實時上報數據至控制系統(tǒng)。
• 提升效率:實時傳遞庫位信息,協(xié)助調度系統(tǒng)快速、準確地分配任務。
3D視覺相機、視覺避障相機、視覺定位相機、視覺對接相機、視覺導航相機
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