يتم ربط الكاميرا الرقمية الذكية المتضمنة في الروبوت، ومن خلال الجمع العضوي لخوارزمية التعلم العميق وخوارزمية الرؤية التقليدية، يتم توجيه الروبوت للاستيعاب بكفاءة طوال الوقت.
شارك
خلفية المشروع:
وصف المتطلبات:
1. استخدم التحكم البصري والحزام بدلا من التشغيل اليدوي.
يجب أن تكون متوافقة مع الكرتون، والحقيبة الناعمة، والحقيبة جلد الثعبان، والمغلفات وغيرها من أنواع التغليف.
3. تحتاج إلى تحقيق وظائف وضع الحزمة، والفصل، وإزالة التراكم.
4. تأكد من عدم تعديل الحزم أو إفراطها في المخزونات ومرورها بشكل فردي.
المتطلبات التقنية:
1. مجموعة ارتفاع الحزمة: 10~500ملم
وقت المعالجة في الوقت الحقيقي ≤ 100ms.
3. معدل نجاح الفصل > 99٪
4. كفاءة معالجة النظام > 4000 قطعة/ساعة.
2) بنية الحل:
يهدف إلى حل مشاكل التكلفة العالية وتراكم الحزم والكفاءة المنخفضة ، ويستخدم نظام إزالة التراكم المتسلق كاميرا صناعية ملونة + حل مضيف عالي الأداء وخوارزمية التعلم العميق المتقدمة لإكمال تحديد موقع الحزم بدقة لعدد
المزايا البرنامج:
1. التخطيط العلمي: نظام التحكم الذكي المطور بنفسه، ترتيب تحكم الحزمة الأمثل، لضمان الفصل الفعال للحزم المتراصمة، والحد من نهاية الظهر من ضغط الانفصال الخاطئ.
2 - تقليل عدد الموظفين وزيادة الكفاءة: كل مجموعة من أنظمة التسلق والتراص تحل محل 2 عمل، والكفاءة القصوى تقترب من 2000 قطعة / ساعة، لتلبية متطلبات كفاءة التصنيف الكاملة الحزام العرضي.
3. مستقرة وموثوقة: تستند إلى خوارزمية التعلم العميق ، ولا تخشى من حزم معقدة مثل الحقائب الناعمة والحقائب السوداء والمغلفات ، وتوفر تحديد المواقع الدقيق.
4. توسع قوي: يمكن للجهاز الخلفي الوصول إلى فصل قطعة واحدة، و edp، وقراءة ستة جوانب وغيرها من معدات الأتمتة لإكمال مجموعة كاملة من حلول الحزم الأوتوماتيكية عبر الشريط.
EN
