自動化拆垛新突破：邁爾微視軟包拆垛解決方案解析

在現代工業生產和物流場景中，自動化拆垛已成為提升效率和降低人工操作風險的關鍵環節。特別是在涉及軟包、紙箱、麻包袋等不規則物體的行業，如塑膠粒子、化肥、食品加工等，傳統的人工拆垛操作效率低下，并且容易出現破包、漏包等問題。

為應對上述挑戰，邁爾微視推出了智能3D視覺軟包拆垛系統，通過RGB-D深度相機與AI算法的結合，大幅提升拆垛效率與精度。

方案亮點

高性能RGB-D相機與AI算法

相機同時捕捉垛形的表面紋理信息和點云數據，結合AI算法的深度學習，系統可以精準識別和定位軟包、紙箱等不規則物體，確保每次抓取動作的穩定性和準確性，減少掉包和破包現象。

算法集成在相機端，實時數據處理

拆垛算法運行于相機內部，實現實時數據處理，減少對外部工控機的依賴，降低總體成本，同時提升系統的響應速度。

抗環境光干擾能力強

系統具備出色的抗環境光干擾能力，能夠在復雜光照環境下保持穩定的視覺識別性能，無論是強光還是弱光條件，系統都能有效地捕捉到物體的細節，確保拆垛任務的順利執行。

基于軟包位置的順序規劃

通過獲取每個軟包的位置信息，提供合理的抓取順序規劃。即使面對復雜的堆疊形態，系統也能確保每個軟包被高效、安全地處理。

手眼標定與多垛型適應性

系統支持簡化的四點手眼標定方法，用戶可以通過四個標定點快速完成機械臂和相機的坐標轉換。同時，該系統能夠適應復雜的堆垛結構，如六花垛、五花垛及回形垛，靈活應對不規則的堆疊方式，提升拆垛效率。

邁爾微視的軟包拆垛系統已成功適配ABB、庫卡、發那科、遨博等主流工業機器人，支持TCP/IP協議進行快速集成。模塊化設計使得系統能夠快速嵌入現有生產線，降低企業升級自動化的難度，助力企業在智能制造的浪潮中，穩步提升生產力與競爭力。