3D-Aufnahme des Materialrahmens

1). Projekthintergrund:
Kundenanforderung:
Identifizieren und trennen von Fächern unterschiedlicher Größe.
Kundensorgenpunkte:
1. Gemischte Identifikation verschiedener Fachgrößen, Ausgabe der entsprechenden Greifrichtung je nach Position und Größe des Fachs.
2. Die Belichtung ändert sich in Echtzeit von morgens bis abends (sonnig oder bewölkt), und die Erkennungsrate des Produkts sowie die Stabilität des Systems müssen verbessert werden.
2). Lösungsarchitektur:
Gesamtprozess:

Schlüsselprozessmodule:

Zeichenvergleich: Stellen Sie den entsprechenden Übereinstimmungsbefehl ein, der zur logischen Auslösung der nachfolgenden Modulerkennung verwendet wird.
Werkstück greifen: Zeichnen Sie das Gebiet des RGB-Bildes, in dem das Werkstück zu greifen ist, wobei das Auswahlgebiet über den äußeren Rand des eigentlichen Rahmens hinausgeht.
Bedingungsüberprüfung: Bestimmen Sie, ob das Produkt erkannt wird, und senden Sie entsprechende OK/NOK-Logiksignale an den Hostrechner.
Mehrfachgrößenbox: Konfigurieren Sie die relevanten Parameter des Boxpalettierungs-Typs in verschiedenen Größen und führen Sie die Aufgabe der Depalettierung aus, verwenden Sie das Beispiel, um das Algorithmenmodell zu segmentieren und Bilder von verschiedenen Produktaufstellungspositionen für die Modelltrainingsaufnahme zu sammeln.
2). Programm-Vorteile:
1. Unter der Voraussetzung großer Belichtungsänderungen kann das Bild klar sein und die Erkennung stabil, und die Zeit vom empfangenen Signal bis zur Ausgabe der Daten beträgt 3,5 Sekunden.
2. Für eine Vielzahl von Größen und Farben der Materialboxen erreicht es eine Erkennungsrate von 100 %.
3. Um eine 24/7 unterbrechungsfreie Produktion zu erreichen, ist die Kapazitätseffizienz um 100 % gestiegen.
4. Eine 3D-RGBD mechanische Handstation kann fünf Arbeitskräfte ersetzen.