医药行业
03 拆垛-案例1-某大型医药厂家-首图
案例描述
在SKU有8000+种的某大型医药流通仓中,根据订单信息,将托盘上的纸箱逐一拆至输送线上。视觉识别纸箱空间位置,并传输抓取点位给工业机器人。
案例描述
该客户为医药物流头部企业,SKU有上万种不同尺寸的药箱。分为拆垛和拆码垛两种工作模式,机器人通过视觉引导从拆垛托盘将纸箱拆垛到原箱位或从原箱位将纸箱码垛到码垛托架上。3D视觉系统与深度学习算法结合,具备对万种纸箱的高速识别能力,引导机器人进行精确抓取和放置。因药品易碎易破损,系统需要较高稳定性,在保证掉箱率为0的前提下实现最优效率。
资源 172
系统特点
 高识别:不同规格的纸箱,含反光、变形、鼓包等特殊箱子均可识别
 防错功能:箱型尺寸错误时立即提示工作人员录入正确信息
 高稳定性:掉箱率≤ 0.0001%


 精准轻柔抓放,可大幅降低药箱破损率
 节拍:600箱/小时
系统特点
 拆垛效率高:单拆效率达600箱/小时
 适应性好:有扎带、表面图文复杂等多种规格的纸箱均可准确识别
 成像及计算时间快:2s
 定位精度高:5mm以内