ロボット小包誘導

小包が物流施設や仕分け施設から目的地に出荷される前に、小包を積み込み、仕分けし、スキャンして目的地にルーティングする必要があります。このプロセスは小包誘導と呼ばれ、小包の山から小包をピッキングして単一化し、各小包を識別できるようにする。これらの小包をピッキングし、下流処理のためにコンベアやロボット駆動装置に載せるために、ロボットアームが使用されている。

小包のセグメンテーションと認識

2Dカメラと3Dカメラによる知覚を使って、ロボットは小包の山を探し、それぞれの小包を互いに区分けしようとする。

ロボットのピックポイントの位置と評価

ロボットは、検出された小包のうち、どの小包をどの位置でつかむのが最適かを推定しようとする。これを姿勢推定と呼ぶ。

素早く確実に繰り返す

ロボットが小包を置き、山に戻る間に、ビジョンシステムが次の小包を選択するので、ロボットは待つことなく小包を取りに進むことができる。

よりシンプルで優れたロボットを設計

1台のカメラでセグメンテーション、姿勢推定、衝突チェックを実行。イルミネーションや他の2Dカメラを追加する必要がなくなり、ロボットセルがシンプルになり、コストが削減され、組み立てやセットアップの手間が省け、より早く導入することができます。これらはすべて、信頼性や性能を犠牲にすることなく実現できます。

Zividカメラは、高品質の2Dカメラと3Dカメラのパワーを1つのデバイスに統合しています。高速キャプチャと、ニーズに合わせた解像度や並列化の柔軟なオプションにより、ロボットのパフォーマンスを最大限に引き出します。

2D+3Dを50ms以内で

小荷物誘導ロボットは、1時間に何千個ものピッキングを行うのであれば、待っている時間はありません。ロボットが前のタスクを終了する前に、次のピッキング指示を準備する必要があります。

Zivid 3Dカメラは、小包の2Dカラー画像とポイントクラウドを50ms未満でキャプチャして返します。これにより、ロボットはカメラを待つことなく最高速度でピッキングを行うことができます。