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Die robotergestützte Einzelstück-Kommissionierung ist der Prozess der automatisierten Auftragsabwicklung, bei dem verschiedene Einzelartikel (SKU) aus einem Lagerbehälter entnommen und in einen Auftragsbehälter für den Versand an den Kunden gelegt werden. Die Wahl des Bildverarbeitungssystems und insbesondere der 3D-Kamera wirkt sich auf die Fähigkeit des Roboters aus, alle Arten von Teilen erfolgreich zu erkennen, zu entnehmen und zu platzieren. Erfahren Sie, wie Sie die SKU-Abdeckung mit Ihrer Zivid Two 3D-Kamera erhöhen können – ohne Kompromisse bei der Geschwindigkeit einzugehen.
Zivid Two ermöglicht eine zuverlässigere Erkennung von Objektgrenzen für die Greifplanung und eine realitätsgetreue Darstellung von Objektgröße, Rotation und tatsächlicher Position in Bezug auf das Roboterkoordinatensystem. Unverzichtbar für eine genaue Entnahme, um Fehlgriffe und Abstürze zu vermeiden.
Arbeiten Sie schneller. Zivid Two liefert eine deutlich höhere Qualität bei höheren Geschwindigkeiten als typische Laserscanner, die heutzutage bei den „Griff in die Kiste“-Anwendungen verwendet werden. Erfassungsgeschwindigkeiten < 300 ms für Szenen mit hohem Dynamikbereich, einschließlich glänzender und reflektierender Objekte.
Benchmark 1. Point clouds from a low-end stereo camera
Benchmark 2. Point clouds from a high-end stereo camera
Benchmark 3. Point clouds from Zivid Two
Die Stückkommissionierung ist immer noch eine Herausforderung für Roboter, das Erkennen und Kommissionieren unbekannter SKU unterschiedlicher Formen, Größen und Materialien ist nach wie vor eine Herausforderung in der Logistik. Nicht greifbare Objekte werden als „unlogisch“ oder „pathologisch“ eingeordnet. Diese Schwierigkeit ergibt sich aus der unterschiedlichen Eigenschaften der Physik, Wahrnehmung und Kontrolle.
Zivid Two bietet hochauflösende und präzise Punktwolken mit minimaler Okklusion und erfasst Formen und Größen detailgetreu.
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Punktwolkenbeispiel mit Zivid Two: Zufällig angeordnete, dicht gepackte und dünne Objekte. Hier in 3D ansehen.
3D HDR und Technologie zur Artefaktreduktion (ART) sorgen für eine hervorragende Unterdrückung von Bildartefakten wie z.B. Reflexionen, Interreflexionen, Spiegelungen und kontrastreiche Übergänge.
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Punktwolkenbeispiel mit Zivid Two: in Plastik gewickelte Objekte. Hier in 3D ansehen.
Die einzigartige Kombination aus natürlicher Farbe und hoher Dynamik ermöglicht die Abbildung einer breiten Palette von SKU.
Punktwolkenbeispiel mit Zivid Two: Zahlreiche unterschiedliche Objekte. Hier in 3D ansehen.
Increasing e-commerce operation efficiency with 24/7 3D vision robots.
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Detect, select, classify, and pick any food components in a short time.
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A comprehensive bin-picking solution that is flexible, intuitive, and easily adaptive.
Learn More →Zivid brings
Gjerdrums
N-0484, Oslo
Norway
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