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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