গভীর শেখার মূল RGB-D স্মার্ট স্টেরিও ক্যামেরা রোবটের সাথে যুক্ত হয়, এবং গভীর শেখার অ্যালগরিদম এবং ঐতিহ্যবাহী দৃষ্টি অ্যালগরিদমের জৈবিক সমন্বয়ের মাধ্যমে, রোবটকে সব সময় দক্ষতার সাথে ধরতে নির্দেশিত করা হয়।
ভাগ করে নিন১) প্রকল্পের পটভূমিঃ
প্রয়োজনীয়তার বর্ণনাঃ
1. ম্যানুয়াল পাওয়ারের পরিবর্তে ভিজ্যুয়াল এবং বেল্ট নিয়ন্ত্রণ ব্যবহার করুন।
২. কার্টন, নরম ব্যাগ, সাপের চামড়া ব্যাগ, খাম এবং অন্যান্য ধরণের প্যাকেজগুলির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ হতে হবে।
3. প্যাকেজ অবস্থান, বিচ্ছেদ, de-stacking ফাংশন অর্জন করতে হবে।
৪. প্যাকেজগুলোকে একত্রে রাখা বা অতিরিক্ত স্টক করা হয় না এবং পৃথকভাবে পাস করা হয় না।
প্রযুক্তিগত প্রয়োজনীয়তাঃ
প্যাকেজ উচ্চতা পরিসীমা :10 ~ 500mm.
2. রিয়েল টাইম প্রসেসিং টাইম ≤100ms।
৩. বিচ্ছেদের সফলতার হার > ৯৯%
৪. সিস্টেম প্রসেসিং দক্ষতা > ৪০০০ টুকরা/ঘন্টা।
সমাধান স্থাপত্যঃ
উচ্চ ব্যয়, প্যাকেজ স্ট্যাকিং এবং কম দক্ষতার সমস্যাগুলি লক্ষ্য করে, আরোহণের ডি-স্ট্যাকিং সিস্টেমটি রঙিন শিল্প ক্যামেরা + উচ্চ-কার্যকারিতা হোস্ট সমাধান এবং উন্নত গভীর শেখার অ্যালগরিদম গ্রহণ করে যাতে প্রচুর সংখ্যক প্যাকেজ স্ট্যাক করা এবং বিভিন্ন জটিল দৃশ্যের জন্য সঠিক প
৩) প্রোগ্রামের সুবিধা:
1. বৈজ্ঞানিক সময়সূচীঃ স্ব-উন্নত বুদ্ধিমান নিয়ন্ত্রণ ব্যবস্থা, প্যাকেজ সর্বোত্তম নিয়ন্ত্রণ বিন্যাস, stacked প্যাকেজ কার্যকর বিচ্ছেদ নিশ্চিত করতে, ভুল বিচ্ছেদ চাপের পিছনে শেষ হ্রাস।
কর্মী হ্রাস এবং দক্ষতা বৃদ্ধিঃ প্রতিটি সেট আরোহণ এবং stacking সিস্টেম 2 শ্রম প্রতিস্থাপন, সর্বোচ্চ দক্ষতা 2000 টুকরা / ঘন্টা কাছাকাছি, ক্রস বেল্ট পূর্ণ বাছাই দক্ষতা প্রয়োজনীয়তা পূরণ করতে।
৩. স্থিতিশীল এবং নির্ভরযোগ্যঃ গভীর শিক্ষার অ্যালগরিদমের উপর ভিত্তি করে, এটি নরম ব্যাগ, কালো ব্যাগ এবং খামারগুলির মতো জটিল প্যাকেজগুলিকে ভয় পায় না এবং সঠিক অবস্থান প্রদান করে।
4. শক্তিশালী সম্প্রসারণঃ ব্যাক-এন্ডটি ক্রস-টেপ স্বয়ংক্রিয় প্যাকেজ সমাধানের একটি সম্পূর্ণ সেট সম্পূর্ণ করতে একক-পিস বিচ্ছেদ, ইডিপি, ছয়-পার্শ্ব পাঠ এবং অন্যান্য অটোমেশন সরঞ্জাম অ্যাক্সেস করতে পারে।