融合了动态读码算法,动态称重算法,3D体积测量算法,机械运动控制算法,数据库处理算法,HTTP通讯服务等多种技术,实现数据采集,数据融合,数据上传,数据储存等功能。

①可支持码制种类齐全

②体积测量算法

双目3D检测算法-基于双目3D成像原理和算法,实现静态及动态的包裹体积测量,包裹定位等功能,具有实用性强,抗干扰能力强,检测速度快等特点,有效应用在静态DWS设备,定位抓取系统等场景;

线激光3D检测算法-基于线激光3D成像原理及算法,实现动态的包裹体积测量,包裹定位等功能,具有精度高,检测范围大等特点,有效应用在动态DWS设备,动态定位抓取系统等场景。

  • 运用2D相机获取图像,实现读码、物体识别、OCR/OCV识别、尺寸测量、缺陷检测等算法功能,满足大部分2D视觉检测的应用场景;
  • 运用3D相机获取点云数据,实现物体动态体积测量,定位分割,轮廓识别,平面检测,3D引导等算法功能,满足大部分3D视觉的应用场景;
  • 运用图像追踪算法、机器运动控制算法、网络通信技术等使得平台与设备数据互通互联,实时掌控生产动态;
  • 开放算法平台数据接口,可根据不同的客户系统进行对接;目前已打通市场上超80%的电商物流系统接口,实现数据互通。
目标识别算法Target recognition algorithm

利用计算机对图像进行处理、分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对象,是深度学习算法的一种实践应用。识别流程分为四个步骤:图像采集-图像预处理-特征提取-图像识别。目标识别算法在应用过程中,特别是无人货架、智能零售柜等无人零售领域取得了显著的成效。

视觉检测算法Visual detection algorithm

当前平台主要应用于物流行业及传统工业行业内的视觉项目,未来会继续以科技为主导,不断完善平台功能模块、如视觉引导定位、机器人无序抓取等技术,以适应现代工业对智能制造越来越多的需求。

2D&3D深度学习包裹定位分割2D & 3D deep learning package positioning and segmentation

深度学习算法,通过大量包裹图像的模拟演练,实现对包裹的精准识别以及轮廓的精准分割,以此开发出单件分离系统,解决了堆积包裹历来由人工分离单个通过的行业难题。

2D深度学习面单定位分割2D deep learning surface single location segmentation

基于深度学习算法,在大量面单图像的模拟实验中,实现对面单的精准识别以及轮廓的精准分割,实现面单动态抠图,漏扫判断,计件计数等功能。

数智化云平台基于数字化技术、云计算算法、大数据分析等核心技术,实现设备智能化,数据线上化,管理可视化;实现设备互联互通,打造智能工厂,实现企业管理全面数字化!
智能相机(眼睛)
1、高速采集高分辨率图像,满足算法处理需求;
2、对图像进行预处理,降低图像噪声、畸变等。
数智化云平台(记忆数据库)
1、基于数字化技术、云计算算法、大数据分析等核心技术;
2、实现设备智能化,数据线上化, 管理可视化;
3、通过设备的互通互联,使设备从单体层面的智能,迈向集体层面的群体高智商。
伺服驱动器(执行机构)
1、精准控制伺服电机的起动、停机、转速等;
2、对电机进行全方位保护(过载,短路,欠压等);
3、对外部信号做出迅速反应,通过内部的PID调节,快速控制伺服电机的位置,速度,扭矩等。
工业计算机(大脑)
1、集成读码、面单定位、包裹分割等2D图像算法;
2、集成体积测量,包裹定位等3D图像算法;
3、集成上位机控制软件,包含DWS数据融合,单件分离控制,人机交互,网络通讯,下位机控制等。
PLC(神经中枢)
1、集成机器运动控制程序,可实现每个自动化部件精准的运动控制;
2、与上位机软件实时交互,实现算法与机械运动控制的无缝衔接。
工业计算机(大脑)
1、集成包裹定位,运动跟随算法,实现动态抓取、分拣;
2、基于包裹定位算法,精准控制机械臂六轴联动,准确快速实现动态抓取分拣。
工业计算机(大脑)
蜘蛛手精准控制多轴进行联动,通过编码实现动态追踪、多轴联动准确迅速抓取包裹实现自动供包自动分拣。
机械设计标准的设计使得产品的机械零配件通用性更强;模块是式组装结构使我们安装调试以及售后维修更加简洁;合理、优化的结构设计,让我们拥有更优秀的性能,依托核心产品,设计配套的非标定制设备,让设备的使用操作省事、省心、省力。