트럭은 물품으로 가득한 팔레트를 배하구역으로 운송하고, 포크리프트 트럭으로 배하 후, 3D 조작기 역으로 직접 운송되어 분류 및 배하됩니다. 완료 후, AGV는 해당 작업소로 운송을 협력하는 데 사용됩니다.
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1) 프로젝트 배경:
고객 수요:
다른 크기의 수고를 확인하고 분리합니다.
고객들의 고통점:
1. 상자의 다른 크기의 혼합 식별, 상자의 위치와 크기에 따라 출력 대응 잡기 방향.
2. 노출은 아침부터 밤까지 (태양이 좋거나 구름이 많거나) 실시간으로 변화하며 제품의 인식 속도와 시스템의 안정성을 향상시켜야합니다.
2) 솔루션 아키텍처:
전체 과정:
주요 프로세스 모듈:
문자 비교: 다음 모듈 탐지를 논리적으로 시작하기 위해 사용되는 대응 명령어를 설정합니다.
작업 조각 잡기: 작업 조각을 잡을 수 있는 rgb 이미지의 영역을 실제 프레임의 바깥 가장자리를 넘어선 상자 선택의 범위를 그려서.
상태 감지: 제품을 인식하는지 여부를 결정하고 호스트 컴퓨터에 해당 OK/ng 논리 신호를 전송합니다.
다중 크기의 상자: 다양한 크기의 상자 팔레티제 유형의 관련 매개 변수를 구성하고 팔레티제 제거 작업을 수행하고, 예를 사용하여 알고리즘 모델을 세분화하고, 모델 훈련을 위해 다양한 제품 배치 위치의 사진을 수집합니다.
2) 프로그램 장점:
1. 큰 노출 변화의 전제 하에서 이미지가 명확하고 인식이 안정적이며 수신 신호에서 출력 데이터까지의 시간은 3.5s입니다.
2. 다양한 크기의 경우, 재료 상자의 색상을 100% 인식 비율을 달성합니다.
24/7의 중단 없는 생산을 달성하기 위해, 생산 효율이 100% 증가했습니다.
4. 3D-rgbd 기계적 수동 스테이션은 5명의 인력을 대체할 수 있습니다.
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