随着工业4.0和中国智能制造战略不断的推进,基于机器视觉、大数据、深度学习技术的不断提升,工业机器人在制造业各个环节以高效性、稳定性得到越来越广泛的应用,但是机器人拆垛场景面临的智能化、灵活性问题越来越凸显,SICK基于结构光原理的Visionary-S 3D工业相机和深度学习软件开发了适用于软包、异形件的3D视觉引导拆垛系统。


系统简介

3D视觉拆垛系统利用基于结构光原理的Visionary-S相机,结合自主开发的深度学习软件,组成成套的机器人拆垛系统。该系统由Visionary-S相机、机器人(可选)、工业PC、深度学习算法及定制化软件等组成。


系统组成

系统处理流程

基于深度学习技术和架构,实现Visionary-S深度学习应用,可以获取纸箱、软包的机器人引导信息,引导机器人实现自动拆垛。


深度学习流程


                                                                                  纸箱识别分割                                    软包识别分割

系统性能

主要技术参数


安装方式


相机移动式-工位柔性                           相机固定式-工作效率高

Visionary-S 安装方式的注意点:

  • 传感器可以接受移动式安装,提高系统的柔性;

  • 固定式安装,Visionary-S不可以安装超过2.5米的高度。

 

*如有特殊要求,请填写文末“需求沟通表”,西克会有专人跟进并提供定制化解决方案。

场景应用

适配机器人


Visionary-S 3D视觉引导拆垛系统适用于ABB、库卡、发那科、安川等主流品牌机器人。

样机展示


SICK上海应用中心已配备Visionary-S 3D视觉引导拆垛系统应用,欢迎客户前来参观及测试。