方案基本信息

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本节介绍单品类麻袋拆垛方案的基本信息,包括适用范围、不支持的功能、技术指标。

适用范围

本节将从麻袋类型、项目需求、麻袋表面特征等方面介绍单品类麻袋拆垛方案的适用范围。

麻袋类型

该方案对麻袋类型的适用范围如下表所示。

适用范围 图示 不适用范围 图示

码放整齐的编织袋、麻袋、纸袋等,且上表面近似矩形,如普通塑料编织袋、牛皮纸袋。

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散乱堆叠、透明、尺寸过小的袋子,如零食袋、盐水袋等。

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项目需求

该方案对项目需求的适用范围如下表所示。

适用范围 图示 不适用范围 图示

单品类麻袋拆垛

single case sacks basic info scope of application 1 1

多品类麻袋拆垛

single case sacks basic info scope of application 1 2

麻袋表面特征

该方案对麻袋表面特征的适用范围如下表所示。

适用范围 图示 不适用范围 图示

麻袋边缘清晰,深度学习可以对麻袋进行区分。麻袋表面的颜色可为单色或彩色,且表面可存在花纹、字体等。

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麻袋边缘不清晰,深度学习无法准确区分麻袋。麻袋表面图案复杂,麻袋互相紧贴或压叠,导致深度学习无法稳定识别。

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麻袋摆放方式

该方案对麻袋摆放方式的适用范围如下表所示。

适用范围 图示 不适用范围 图示

麻袋在相机视野中水平摆放,且倾斜角度在 0°~45°。

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麻袋在相机视野中倾斜摆放,倾斜角度大于 45°。可能会导致深度学习识别错误。

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工件载具

该方案对工件载具的适用范围如下表所示。

适用范围 图示 不适用范围 图示

麻袋摆放在托盘上

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麻袋摆放在四立柱筐中

single case sacks basic info scope of application 4 2

尺寸信息

该方案对麻袋尺寸信息的适用范围如下表所示。

适用范围 不适用范围

由于Mech-Vision将读取传入的真实麻袋尺寸,所以适用于识别已知尺寸的麻袋。

由于Mech-Vision需根据麻袋尺寸来防止深度学习误识别,所以不适用于识别未知尺寸的麻袋。

麻袋抓取顺序

该方案对麻袋抓取顺序的适用范围如下表所示。

适用范围 图示

不适用范围

图示

  • 按行/列排序(默认)。

  • 按麻袋位姿的高度排序。

  • 按深度学习识别到的麻袋面积排序。

  • 按麻袋位姿距离机器人基坐标系原点的距离排序。

根据麻袋垛型、夹具抓取方式进行非常规的自定义顺序。

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单次抓取的麻袋数量

该方案对单次抓取麻袋数量的适用范围如下表所示。

适用范围 存在风险

麻袋单抓。

  • 单次多抓。需关注夹具的结构设计,以及麻袋的来料状态。

  • 单次层抓。需保证能够完整识别出一整层的麻袋,且深度学习模型可兼容轻微压叠的麻袋。

碰撞检测

该方案对碰撞检测的适用范围如下表所示。

适用范围 不适用范围
  • 检测机器人本体、夹具与场景物体的碰撞。

  • 检测机器人本体、夹具抓取麻袋时与其他麻袋的碰撞。

检测形状动态变化物体的碰撞,如高柔性的管线包、动态移动夹具的碰撞。

不支持的功能

单品类麻袋拆垛方案不支持如下功能。

  • 识别麻袋正反/朝向/型号。若想实现此功能,麻袋正反面特征、麻袋不同朝向特征、各型号麻袋特征需存在明显差异。满足以上前提后,需先获得单个麻袋的彩色图,然后利用目标检测模型来区分单个麻袋的正反面、袋口朝向、麻袋型号。

  • 识别并抓取托盘。若想实现此功能,需另外搭建一个识别托盘的工程。

  • 使用双抓手夹具实现一拍多抓。若想实现此功能,需先识别出最上层所有的麻袋,然后对麻袋位姿进行特殊排序,再将所有的麻袋位姿发送给机器人。

  • 识别麻袋垛型。若想实现此功能,需先识别出最上层的所有麻袋,同时需预先设定好包含的垛型,然后根据麻袋位姿来判断该垛型属于哪种垛型。

  • 识别麻袋规格。由于麻袋易变形,会影响视觉识别的精度。

技术指标

单品类麻袋拆垛方案的技术指标如下。

  • 定位精度:±20 mm

  • 识别成功率:大于 99%

  • 视觉系统耗时:小于 4 s

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