产品介绍

机器视觉智能拆垛系统
杭州灵西机器人智能科技有限公司
LINX-DP-SYS
国际标准
独立开发

应用客户案例

京东厨房小家电仓拆垛项目 京东饮料仓拆垛项目

产品前景描述

与传统的机器人解决方案相比,传统的机器人多采用示教型解决方案,由工程师逐点示教,机器人完成机械重复动作,应用局限较大。灵西提供基于机器人视觉的智能机器人解决方案,通过相机硬件和算法软件相结合为机器人赋予视觉,让机器人可以像人一样思考,完成复杂的动作,极大拓宽了机器人的应用场景,满足企业柔性制造的需求。灵西使用自研3D机器视觉系统实现了对京东厨房小家电仓及饮料仓混合垛形中SKU的识别,完成拆垛投线作业。为适应京东仓内SKU种类繁多且外包装变换频繁、无规律等情况,针对性的开发了在无任何前期数据输入的情况下,对任意混合垛形中任意姿态、任意SKU的识别的3D视觉系统。该系统视觉识别算法可在无任何先验输入情况下,完成对混乱摆放或紧密排列SKU的3D位置识别,并有效规避扎带、打包带、胶带等对视觉系统的影响,实现99.99%的视觉识别成功率。 同时该系统视野可实现对1.8m高标准托盘的全覆盖,可适应90%以上中件仓库对拆垛的需求。

产品创新内容

产品性价比具有一定的国际竞争力,产品某项核心技术国际领先,产品技术达到国际同类产品水平,,

产品创新性及技术水平概述

算法先进性:无需前期模板采集和尺寸录入等工序,区别于国内其他视觉公司的模板比对、尺寸比对等方案,有效提高设备柔性,提高设备部署速度和调试速度。 硬件先进性:公司自主研发的3D大视野相机系统,能够适应仓内最高到1.8米的垛型。 ③ 项目实施对行业影响和带动作用: 1).实现了海量SKU的识别工作,对仓内光线强弱不敏感且表面颜色、打包带、胶带等箱体表面异物对视觉系统无影响,使机械臂混合拆垛真正有了在仓内推广的可能性; 2).无先验数据输入,不影响仓内任何运营流程,解决工人搬运效率和劳动强度问题,给中件仓的拣选提供了行业标准,且为机器人3D视觉在其他品类仓的大规模应用提供了参考; 3).大视野相机结合机器视觉算法,为机器视觉在大视野、高精度识别方面提供了参考。 ④ 项目技术路线和创新点: 1) 业界首创无先验输入的视觉识别算法: 3D视觉识别技术目前应用相对广泛的是在工件上下料环节,机械臂对杂乱摆放工件的自动识别和抓取,其通常需要工件三维数模导入视觉系统,然后通过视觉识别的特征来还原工件形态,从而完成对工件的抓取。 对物流行业而言,由于SKU数量巨大,构件三维数模是不可能完成的,因此在针对物流行业的视觉识别方面,目前大部分厂家策略都是进行模板比对,通过前期采集每种SKU表面数据存入数据库中,在工作时相机识别到的特征与模板比对从而还原SKU姿态得出坐标, 使用深度学习来训练视觉算法,但同样遇到的问题是海量SKU的模板录入时间和经济成本,另外录入完成后,仓内SKU实时发生改变或者不规律无预测的外包装的改变都会对视觉识别可靠性造成影响,因此不太适应仓内应用。 无先验输入的视觉识别算法很好的规避掉以上问题,使得无论仓内SKU数量和种类如何变化都不会对视觉识别造成影响,使得大规模应用得到了可能。 2) 大视野场景拆垛 在大部分仓库中都是使用标准1.2*1m的托盘,托盘码放高度能达1.8m左右,因此要求视觉识别范围必须要覆盖1.2*1*1.8m的立方体。究其原因是大视野场景下,对光线、异物等的敏感度越来越高,越来越容易受到干扰,因此我公司开发的视觉系统重点是放在在大视野场景下的算法先进性和稳定性上,最终实现的结果就是在大视野场景商用情况下99.99%的成功率

2020LT专业用户评委投票规则

专业用户评委资格审定标准

来自制造、食品、服装、医药、电商、商超零售、建材家居、家电、汽车、快销、能源、餐饮、快递物流等行业企业;

现就职于企业物流技术与管理等相关部门的负责人(例如:采购供应、物流规划、项目基建、设备管理、IT信息、仓储、物流与供应链管理等部门);

本着客观公正的态度,有责任心,遵循评选活动“公正、公平、公开”之原则;

物流从业年限5年以上(含5年);

物流技术与管理经验3年以上(含3年);

在职期间,有过物流项目建设或管理经验;

评委收益

提交专业用户评委申请并成功进行投票,经审核通过后,将享受以下权益:

有机会可以获邀担任专家评审会专家,参与LT奖终审环节;

有机会尊享2020年8月11-12日举办的2020年LT峰会暨第九届LT颁奖盛典金牌门票(仅限100张);

有机会获邀担当2020年第九届LT颁奖盛典特约颁奖嘉宾;

成功投票的前50名用户评委,可获得价值5800元人民币的2020 GLSC大会门票一张;

出席参加2020第九届LT颁奖盛典的用户评委,尊享LT用户评委专有席位,将获得LT特许纪念品一份;

注:专业用户需要登陆、申请成为评委后方能进行正式投票,所有投票都将在审核用户评委资格及身份真实后,累加计数。

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