1. Paano Gumagana ang Sistema ng 3D Vision
Hindi tulad ng mga simpleng sensor, ang isang 3D vision system ay lumilikha ng isang high-density point cloud—isang digital 3D na mapa ng ibabaw ng pallet.
Pagkuha ng Imaging: Kinukunan ng isang 3D camera (karaniwang naka-mount sa itaas) ang buong layer sa isang "kuha" lamang.
Segmentasyon (AI): Tinutukoy ng mga algorithm ng Artipisyal na Katalinuhan ang mga indibidwal na bag, kahit na mahigpit ang pagkakadikit ng mga ito o may mga kumplikadong disenyo.
Pagtatantya ng Poso: Kinakalkula ng sistema ang eksaktong x, y, z coordinates at ang oryentasyon ng pinakamagandang bag na pipiliin.
Pag-iwas sa Bangga: Pinaplano ng vision software ang daanan para sa braso ng robot upang matiyak na hindi ito tatama sa mga dingding ng pallet o sa mga katabing bag habang kinukuha.
2. Nalutas ang mga Pangunahing Hamon
Ang Problema sa "Itim na Bag": Ang mga madilim na materyales o replektibong plastik na pelikula ay kadalasang "sumisipsip" o "nagkakalat" ng liwanag, kaya hindi ito nakikita ng mga karaniwang kamera. Ang mga modernong AI-driven na 3D system ay gumagamit ng mga espesyal na filter at high-dynamic-range imaging upang makita nang malinaw ang mga mahihirap na ibabaw na ito.
Mga Nagpapatong-patong na Bag: Kayang matukoy ng AI ang "gilid" ng isang bag kahit na bahagyang nakabaon ito sa ilalim ng isa pa.
Mga Halo-halong SKU: Maaaring tukuyin ng sistema ang iba't ibang uri ng mga bag sa iisang papag at pagbukud-bukurin ang mga ito nang naaayon.
Pagkiling ng Papag: Kung ang papag ay hindi perpektong pantay, awtomatikong inaayos ng 3D vision ang anggulo ng paglapit ng robot.
3. Mga Teknikal na Benepisyo
Mataas na Antas ng Tagumpay: Nakakamit ng mga modernong sistema ang >99.9% na katumpakan ng pagkilala.
Bilis: Ang oras ng pag-ikot ay karaniwang 400–1,000 na bag kada oras, depende sa kargamento ng robot.
Kaligtasan sa Paggawa: Tinatanggal ang panganib ng mga malalang pinsala sa likod na dulot ng manu-manong pag-alis ng palletisasyon ng 25kg–50kg na mga sako.