パレットロボット ターゲットスタッキング位置と貨物の高さを正確に識別できます。具体的な指示は次のとおりです。

1。ターゲットスタッキング位置認識
3Dビジョンポジショニングロボットに装備された深度カメラまたはレーザースキャナーは、作業領域の3Dポイントクラウドマップを生成し、輪郭認識やコーナー検出などの特徴マッチングアルゴリズムを介してパレットシェルフのプリセットクレオール位置を正確に調整できます。
空間座標変換は、視覚センサーによって認識されたクレオールの中心点の座標を、キャリブレーションマトリックスを介してロボットベース座標系のリアルタイム座標に変換し、ロボットアームの動きをミリメートルレベルの精度に導きます。
動的補正メカニズムを介したトレイの配置にわずかな偏差がある場合、システムはエッジ検出アルゴリズムを介してクレオールの実際の境界を再計算し、握りパスを自動的に修正します。

2。商品の高さ認識
垂直距離測定では、TOF（飛行時間）センサーまたは構造化された光投影を使用して、貨物の上部とセンサー参照面の間の垂直距離を直接測定します。パレットの底の高さデータと組み合わせることで、貨物スタックの総高さがリアルタイムで計算されます。
表面の輪郭の再構築は、マルチ角スキャンを通じて貨物表面の3次元の輪郭を取得し、不規則な積み重ね中に最高点の位置を識別し、貨物の傾斜によって引き起こされる高さの誤判断を回避します。
商品の各層の高さの動的キャリブレーションの後、システムはすぐに高さの基準値を更新し、その後の高さ検出の累積誤差がゼロに近づくようにします。

3。干渉防止と適応性
狭帯域フィルターと組み合わせた周囲光抑制（赤外線レーザーなど）を備えたアクティブな光源は、測定に対する自然光の変化の干渉を排除することができます。
高反射（金属包装）または軽い吸収（ブラックフォーム）商品に対する材料の適応性は、ポイントクラウドデータの完全性を確保するために、光源の強度と露出パラメーターを自動的に調整します。
部分閉塞の場合、高さと位置のデータの連続性を維持するために、履歴データの補間と隣接する特徴点推定が使用されます。

4。システムレベルの精度保証
マルチセンサーフュージョンモデルは、ビジョンと近距離レーザー範囲のファインダーを組み合わせて、キーポジションデータを検証し、単一センサーエラーを排除します。
機械的反復ポジショニング補償ロボットのモーションメカニズムの高い反復ポジショニング精度（±0.5mmレベル）は、視覚認識結果の物理的実行保証を提供します。
リアルタイムのクローズドループフィードバックキャプチャーまたは配置アクションが完了すると、2回目のスキャン検証がすぐに実行されます。偏差がしきい値を超えると、修正プロセスがトリガーされます。

5.典型的なアプリケーション検証
高レベルの棚は、10メートル以上の3次元の倉庫に保管されており、棚の各層の高さとトレイの深さを正確に識別して、フォーク歯の安全な挿入を確保します。
さまざまなサイズの混合スタッキングボックスの場合、スタッキングタイプの崩壊を防ぐために、各層の境界と重心位置のリアルタイム追跡が実行されます。
自動荷重と荷降ろし車両は、トラックコンパートメントの不均一な地面条件に適応し、高さと前進距離と後退距離を動的に調整し、衝突のない積み込みと荷降ろしを実現します。