项目背景

　　该项目为国内某知名大型新材料制造公司，有自动化拆垛需求。 由于之前来料码放不规范，存在歪垛斜垛的情况、混料严重、节拍要求高。以往此工位的原材料上料均采用人工上料，但由于工作环境差工人难招，人工拆垛成本高，效率低，且无法进行双班生产。

　　针对以上问题现采用视觉引导机器人拆垛加深度学习的方案，适用于混料严重、垛型不规范等问题，使用单台视觉相机搭配伺服滑轨从而对应多个工位的生产，从而提高生产效率。

　　项目优势

　　◆ 支持一次拍照，识别出多个软包，并按照用户指定的顺序进行排列。

　　◆ 软件采用深度识别学习算法，针对垛型不规则，多种型号原材料，均可有效识别。

　　◆ 针对垛型和场景，可动态规划抓取策略。

　　◆ 可采用一台机器人对多台视觉或者一台机器人对应搭配伺服滑轨的相机，从而进行多工位的识别抓取工作。

　　◆ 辰视3D相机：视野大、景深大、速度快，支持多种不同垛型

　　◆ 夹具可定制

　　项目成效

　　◆ 运用深度学习算法，提高生产可靠性，提高生产效率。

　　◆ 系统稳定识别速度快，整体抓取放置节拍控制在6s以内。

　　◆ 实现生产数据云端化，实时监控生产状态，为安全生产提供 强大即使预警。

　　◆ 实现物流自动化，从卸货到拆垛上料全自动无人化生产。