项目背景
解决方案
库位状态识别传感器的选择
**•单点激光雷达：**单点激光雷达一次只能发射一束激光到物体表面形成一个点，这样的测距方式容易忽略纸箱与纸箱或托盘与托盘之间的缝隙，进而将当前库位识别为缺少货物或为空，造成堆放事故。 **•RGB相机：**通过深度学习对目标区域进行检测时，一旦有训练集之外的物体进入库位时，可能造成误检，给出错误的库位判定信息；另外，针对有货物堆叠需求的库位判断时，RGB相机给出的信息缺少货物高度信息，导致难以安排堆叠任务。 **•迈尔微视RGB-D相机：**可提供库位的三维数据与颜色信息，内置算力，无需外部工控机。 与此同时，迈尔微视提供库位状态识别软硬件一体解决方案，及专业的模型训练和部署指导等服务支持，考虑到整个方案具有较高性价比，且部署便捷，最终整个仓库完成了上百台传感器的部署，对整个仓库的库位状态实施全面实时的监测。方案详细介绍
迈尔微视基于RGB-D相机开发的3D视觉库位状态识别方案，通过采集库位的3D点云数据和RGB数据实现库位的准确识别，实时监测每个库位的占据状态及货物高度信息，为移动机器人提供精细的数据支持，实现库位数字化管理，确保准确的货物取放操作。库位识别算法内置于相机端，无需外部增加运算单元，降低部署复杂度，实现项目降本。 **•全面监测：**通过三维数据和颜色信息采集，结合AI技术，精准识别库位状态。 **•简易部署：**库位状态识别算法置于相机端，降低部署与维护成本。 **•灵活通讯：**支持TCP/IP、UDP、HTTP等多种通讯方式，以JSON格式实时上报数据至控制系统。 **•提升效率：**实时传递库位信息，协助调度系统快速、准确地分配任务。现场安装实拍
效果展示
作为移动机器人和物流仓储自动化视觉解决方案专家，迈尔微视不仅提供软硬件一体化视觉技术解决方案，而且提供全方位服务支持，致力于帮助合作伙伴提升物流自动化水平，实现更稳定、更安全、更智能的仓储管理。