倉儲業(yè)--碼卸垛、揀貨、裝箱
電商行業(yè)--訂單揀選、混合分揀、碼卸垛、裝箱
制造業(yè)--零件分揀、上下料、揀貨、裝箱、組裝與裝配
高校研究所--教學(xué)、3維重建
應(yīng)用場景：
1、物品分揀
背景：電商或者快遞公司在進行包裹分揀時，工作人員會將各種種類的包裹統(tǒng)一散亂的堆放在分揀中心，然后由工作人員逐個挑選放置到輸送線上。
難點與問題：包裹的形狀尺寸各異，料框堆疊亂序，無法用傳統(tǒng)的二維識別定位。人工揀選容易出錯。
解決方案：通過悟空3D傳感器采集RGBD信息，利用3D智能定位軟件進行物品分類并定位工件的抓取點并將坐標(biāo)信息傳給工業(yè)機械人，引導(dǎo)工業(yè)機器人快速的抓取工件。
2、不同尺寸包裝無人碼垛
背景：許多電商或者醫(yī)藥行業(yè)入庫碼垛時，要求將不同型號尺寸的包裝按照垛形碼垛。甚至有可能混合包裝碼垛。
難點：包裝尺寸大小不一，傳統(tǒng)的碼垛機器人無法兼容多種尺寸，更不能進行混合包裝碼垛。
解決方案：通過悟空3D傳感器采集三維圖像信息，利用3D智能軟件可以計算出需要碼垛的包裝尺寸，通過優(yōu)化計算引導(dǎo)工業(yè)機械人進行碼垛。
3、無人拆垛
背景：許多電商或者醫(yī)藥行業(yè)拆垛時，經(jīng)常會遇到有些垛已經(jīng)不完整，且不同垛的包裝尺寸也不一樣。
難點：垛形不完整，上層有可能只有一兩箱包裹且不是規(guī)則擺放。包裝箱也有不同尺寸。
解決方案：通過悟空3D傳感器采集三維圖像信息，利用3D智能軟件可以兼容各種尺寸的包裝，也可以兼容不*規(guī)則的垛形。通過優(yōu)化計算引導(dǎo)工業(yè)機械人進行拆垛。
4、包裹體積測量
背景：電商行業(yè)為了提高空間利用率，都需要對包裹進行體積測量。
難點：傳統(tǒng)的包裹體積測量步驟繁多效率低下。
解決方案：通過悟空3D傳感器采集三維圖像信息，利用3D智能軟件可以對各種尺寸的包裹進行實時體積測量。
5、產(chǎn)品裝箱
背景：許多企業(yè)都會涉及到產(chǎn)品裝箱，一般都是由人工裝箱。也有使用自動化生產(chǎn)線，但是會遇到投資成本高，切換難度大，不夠靈活。
難點：需要從大中轉(zhuǎn)箱中一個個取出產(chǎn)品，產(chǎn)品疊層且有許多產(chǎn)品包裝為柔性包裝。
解決方案：通過悟空3D傳感器采集三維圖像信息，利用3D智能軟件可以對各種尺寸的產(chǎn)品進行識別定位，引導(dǎo)工業(yè)機器人抓取和放置。
6、工件分揀與上料
背景：制造商的加工中心或自動裝配線上，工人需要從料框中取出零件放入定位的工裝夾具中。
難點：料框中的工件散亂、無序、堆疊，傳統(tǒng)的2D視覺無法分辨。
解決方案：通過悟空3D傳感器采集三維圖像信息，利用3D智能定位軟件定位工件的抓取點并將坐標(biāo)信息傳給工業(yè)機械人，引導(dǎo)工業(yè)機器人快速的抓取工件。
7、涂膠規(guī)劃
背景：汽車引擎蓋在組裝時時需要進行涂膠，人工涂膠誤差大。
難點：傳統(tǒng)2D視覺定位精度差
解決方案：通過悟空3D傳感器采集三維圖像信息，利用3D智能軟件自動識別引擎蓋的方向并調(diào)整工業(yè)機器人的路徑。類似也可以用于鞋底涂膠。
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