Palettenerkennungstechnologie Führt zu effizienter Logistik
Mit dem rasanten Fortschritt von Industrie 4.0 und intelligenter Fertigung hat sich die automatisierte Lagerhaltung zu einem Schlüsselfaktor für Unternehmen entwickelt, um Effizienz zu steigern und Kosten zu senken. Fahrerlose Gabelstapler (AGVs) spielen dabei eine entscheidende Rolle. Kern ihrer effizienten und präzisen Arbeitsweise ist die genaue visuelle Palettenerkennung.
Die Technologie zur automatisierten Palettenerkennung nutzt fortschrittliche visuelle Sensoren und Bildverarbeitungstechnologien, um in Echtzeit genaue Informationen über den Standort und die Position von Paletten zu liefern und so die Navigations- und Handhabungseffizienz von unbemannten Gabelstaplern deutlich zu verbessern.
Durch den Einsatz dieser Technologie können fahrerlose Gabelstapler Probleme wie instabile Palettenpositionen und unregelmäßige Winkel überwinden, ein präzises Andocken in komplexen Umgebungen gewährleisten und ein intelligentes und effizientes Lagermanagement fördern.
Andere Lösungen
MRDVS PalletPro Palette Erkennungslösung
10 Bilder pro Sekunde (10FPS) Verarbeitungsgeschwindigkeit
Bereitstellung von Palettenidentifizierungsergebnissen in Echtzeit
Einfach zu implementieren, schnell einsatzbereit
Anpassung an über 90 % der Palettentypen
- Speziell für die Anforderungen der Palettenidentifizierung in komplexen Lagerumgebungen entwickelt
- Basierend auf der 3D-ToF-Vision-Technologie (Time-of-Flight) wird die 3D-Kamera mit intelligenten Algorithmen kombiniert, um Objekte präzise zu identifizieren.
- Die Position und Ausrichtung der Palette passen sich ohne Druck an komplexe Lichtverhältnisse an und sind einfach zu bedienen.
Hardwareunterstützung
Hochpräzise, selbstentwickelte Kamera
Software-Steuerung
Komfortable Nutzung intelligenter Software
Lösungsvergleich
Die Palettenidentifizierungslösung PalletPro verfügt über einen integrierten, kostenlosen Standardalgorithmus zur Palettenidentifizierung. Dadurch entfallen für Anwender Entwicklungskosten und der Kauf zusätzlicher Algorithmen. Gleichzeitig steht MRDVS ein erfahrenes und engagiertes technisches Team mit umfassender Expertise in der Batch-Implementierung zur Seite. Dies ermöglicht dem Unternehmen, effiziente, maßgeschneiderte Services anzubieten, die Anforderungen einer schnellen Implementierung vollumfänglich zu erfüllen und die langfristige Stabilität der Anwendung zu gewährleisten.
MRDVS-Palettenerkennungslösung |
Sonstiges |
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Algorithmenunterstützung und -bereitstellung |
Die Kamera verfügt über einen ausgereiften und hochkompatiblen Palettenerkennungsalgorithmus, wodurch zusätzliche Entwicklungsarbeiten entfallen. Sie unterstützt mehrere Schnittstellenprotokolle und ermöglicht einen flexiblen und effizienten Einsatz. |
Es wird kein Algorithmus oder nur eine Demo bereitgestellt. Die Benutzer müssen selbst entwickeln und optimieren. Der Bereitstellungszyklus ist lang und der Debugging-Prozess komplex. |
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Hardware-Technologie-Roadmap |
Basierend auf der 3D-ToF-Technologie erreicht es eine Genauigkeit im Millimeterbereich innerhalb eines Bereichs von 1–2 Metern und passt sich an verschiedene komplexe Lichtumgebungen an. |
2D-LiDAR: Erfasst nur planare Informationen mit schlechter Kompatibilität und einem höheren Risiko von Fehleinschätzungen. Stereostrukturiertes Licht weist in einem Bereich von 1–2 Metern erhebliche Einschränkungen hinsichtlich Genauigkeit und Stabilität auf. |
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Anpassungsfähigkeit an die Umwelt |
Es eignet sich sowohl für den Innen- als auch für den Außenbereich und bietet auch bei schwachen Lichtverhältnissen oder sich schnell ändernden Lichtverhältnissen eine hohe Leistung. |
Nicht für den Außenbereich geeignet und hat eine schlechte Anpassungsfähigkeit an schwaches Licht oder starke Lichtschwankungen. |
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Technisches Support-Team |
Ausgestattet mit einem engagierten technischen Supportteam mit Fachkompetenz, umfassender Erfahrung und Erfahrung in der Massenbereitstellung, das effizienten und zielgerichteten Support für Gesamtlösungen mit umfassendem Verständnis sowohl der Szenarien als auch der Algorithmen bietet. |
Bietet nur Support für die eigene Hardware und verfügt nur über ein begrenztes Verständnis von Szenarien und Algorithmen, was die effektive Lösung von Problemen in komplexen Anwendungen erschwert. |
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Fälle von Massenbereitstellung |
Erfolgreicher Einsatz in über 100 AGV-Kundengruppen (Automated Guided Vehicle). |
Nur wenige erfolgreiche Fälle von Masseneinsätzen in Industriequalität. |
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Anwendungserweiterung und -anpassung |
Unterstützt die Erweiterung auf verschiedene Anwendungen, wie z. B. die automatisierte Überprüfung der Palettenposition im Lager und die Erkennung der Kabeltrommelposition. Es bietet außerdem Anpassungsmöglichkeiten für Sonderpaletten. |
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Vorteile der Lösung
Integration und Effizienzsteigerung
Durch die Integration des Erkennungsalgorithmus in die Kamera kann das PalletPro-System Tiefendaten in Echtzeit verarbeiten, was die Rechenleistung und Reaktionsgeschwindigkeit erheblich verbessert. Das System liefert Echtzeit-Palettenerkennungsergebnisse mit einer Verarbeitungsgeschwindigkeit von 10 Bildern pro Sekunde (10FPS). So wird sichergestellt, dass unbemannte Gabelstapler Paletten schnell und präzise greifen und bewegen können.
Bereitstellung und intelligente Verbindung
Die 3D-Kamera ist zwischen den Gabelzinken des Gabelstaplers montiert. Das PalletPro-System nutzt eine automatische Kalibrierung, um Paletten zu lokalisieren und Gabelstapler für schnelles und intelligentes Andocken auszurichten. Sein Algorithmus erkennt Palettenfüße und Querträger anhand von Tiefenpunktwolken, unterstützt Zwei-, Vier- und gestapelte Paletten und kann für Paletten ohne Füße oder Sonderformen angepasst werden. Es ist ohne zusätzliches Datentraining mit über 90 % der auf dem Markt erhältlichen Palettentypen kompatibel.
Benutzerfreundlichkeit und Kompatibilität
Das PalletPro-System ist einfach zu implementieren und ermöglicht Benutzern den schnellen Einstieg durch das Einführungstutorial ohne Erfahrung in der Algorithmusentwicklung. Das System ist mit europäischen Standardpaletten kompatibel und eignet sich für Hochregallager, komplexe Stapelung und andere Szenarien. Es liefert Echtzeit-Palettenerkennungsergebnisse und arbeitet stabil in verschiedenen Lagerumgebungen. Dadurch wird sichergestellt, dass unbemannte Gabelstapler unter verschiedenen Palettenbedingungen effizient arbeiten können.
Unterstützung mehrerer Schnittstellenkommunikationsmethoden
Um den Benutzern einfacher zu integrierende Produkte bereitzustellen, unterstützt die Lösung TCP, UDP, CAN, 485, API und andere Schnittstellen und kann zwischen Erkennungsalgorithmen und Hindernisvermeidungsalgorithmen wechseln, um eine effiziente, genaue und universelle Automatisierung der Palettenerkennung zu erreichen.
Anpassungsfähigkeit und Robustheit gegenüber verschiedenen Bedingungen
Für Außenaufnahmen mit starker Beleuchtung ist die ToF-Tiefenkamera der M-Serie von MRDVS PalletProx mit einem 940-nm-Infrarotstrahler ausgestattet, der komplexe Lichtverhältnisse effektiv bewältigt. Die Wellenlänge von 940 nm gehört zum Nahinfrarotlicht, das in Umgebungen mit starker Beleuchtung eine höhere Entstörungsfähigkeit aufweist und nicht so leicht durch sichtbares Licht beeinflusst wird. Dadurch werden die Stabilität und Genauigkeit der Tiefendaten gewährleistet.
Messung der Außenszene
Identifizierung mehrerer Farbpaletten
Hardwarebetrieb
Nachinstallation
Die Kamera wird auf der Gabelschaft-Wurzelplatte in einer bestimmten Höhe über der Oberseite des Gabelschafts platziert (die genaue Höhe kann durch Kontaktaufnahme mit dem MRDVS-Vorverkaufspersonal ermittelt werden), so nah wie möglich an der Mitte der beiden Gabelzinken (die Abweichung nach links und rechts sollte 5 cm nicht überschreiten), und der Kameraspiegel sollte senkrecht zum Boden gehalten werden, möglichst horizontal zentriert, ohne Neigungswinkel und ohne andere Objekte im Sichtfeld, die die Abbildung des erkannten Objekts stören
Drop-Installation
Die Kamera wird mithilfe eines Schwenkmechanismus ca. 400 mm unterhalb des Gabelarms montiert und senkt sich vollständig ab, bevor sie sich mit dem Arm bewegt. Zur Erkennung von Boden- oder Regalpaletten müssen die Gabeln zunächst in eine Vorposition zum Andocken gebracht werden, um den korrekten Abstand zwischen dem optischen Zentrum der Kamera und der Unterseite der Palettenbeine sicherzustellen, bevor das visuelle Andocken ausgelöst wird. Für die Installation muss die Kamera mittig zwischen den Gabeln (Abstand maximal 5 cm) positioniert, exakt vertikal ausgerichtet und mit freiem Sichtfeld ausgestattet sein.
Installationsanleitung
Palettenidentifizierung und Andocken
Die Kamera der MRDVS M-Serie wird zwischen den beiden Gabelzinken des Gabelstaplers installiert. Erhält der Gabelstapler einen Auftrag vom Dispositionssystem, fährt er zum Andockpunkt vor der Palette. In einem Abstand von etwa 2 Metern von der Vorderkante der Palette nimmt der Gabelstapler eine vorläufige Positionierung vor. Das 3D-Vision-System gibt die Positionsinformationen aus, um dem Gabelstapler zu helfen, die Winkelabweichung anzupassen. Der Gabelstapler bewegt sich weiter vorwärts bis zu einer Position von 1.5 Metern, um eine präzise Positionierung zu gewährleisten. Das 3D-Vision-System gibt die Palettenpositionsinformationen erneut aus, um dem Gabelstapler zu helfen, die Abweichungen nach links und rechts anzupassen und so die Genauigkeit des Andockvorgangs zu gewährleisten.
Unterstützt 2 Docking-Modi
Doppelter Docking-Modus
Positionierung am äußersten Ende: Nach Erhalt des Versandauftrags fährt der Gabelstapler zum Andockpunkt und ermöglicht der Kamera die Erfassung der Palettendaten. Mithilfe des Bewegungssteuerungssystems passt der Gabelstapler Winkel und seitlichen Abstand zur Palette im Bereich von 1,800 mm bis 2,800 mm an.
Nahbereichsprüfung: Sobald sich die Gabelspitze etwa 200 mm von der Vorderkante der Palette entfernt befindet, werden die Kameradaten erneut erfasst, um zu überprüfen, ob die Andockgenauigkeit den Anforderungen für die Palettenaufnahme entspricht. Ist dies der Fall, nimmt der Gabelstapler die Palette auf; andernfalls korrigiert er die Position vor Ort, bevor er die Palette aufnimmt.
Echtzeit-Docking-Modus
Der Echtzeit-Andockmodus passt die Position dynamisch an, indem er kontinuierlich Kameradaten erfasst. Sobald sich der Gabelstapler bis auf etwa 200 mm an die Vorderkante der Palette angenähert hat, nimmt das System Feineinstellungen vor und schließt den Aufnahmevorgang ab. Dieser Modus nutzt den Zeitstempel der Daten zur Aktualisierung, um durch Verzögerungen verursachte Fehlanpassungen zu vermeiden.
Erfolgreiche Fälle
Weitere Anwendungsszenarien
Wenn das System erkennt, dass die Gefahr besteht, dass die Palette im vertikalen Lager versetzt oder ungenau angedockt wird, gibt es eine Rückmeldung an das Staplersteuerungssystem und unterbricht den Gabelkommissioniervorgang automatisch, um Fehlbedienungen oder potenzielle Sicherheitsrisiken durch Positionsabweichungen zu vermeiden.
ToF-Kameras der M-Serie
Der Tiefensensor der MRDVS M-Serie mit ToF-Kameratechnologie wurde speziell für die Herausforderungen unterschiedlicher Lichtverhältnisse, Objekttexturen und die Echtzeit-Objekterkennung entwickelt. Diese Time-of-Flight-Kamera eignet sich besonders für Innen- und Außenaufnahmen und ist für Zielentfernungen bis zu 5 Metern optimiert. Die 3D-Vision-Kamera der M-Serie zeichnet sich durch ihr kompaktes Design und ihre hohe Leistungsfähigkeit aus und ist somit die ideale Wahl für eine Vielzahl von Anwendungen, bei denen diese Faktoren entscheidend sind.
Bei Fragen kontaktieren Sie uns gerne
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MRDVS konzentriert sich auf die Bereiche mobile Robotik und Logistikautomatisierung und nutzt dabei fortschrittliche 3D-Vision-Technologien wie iToF, dToF und binokulares Strukturlicht. Durch die Integration modernster KI-Algorithmen stattet MRDVS mobile Roboter mit leistungsstarken Funktionen zur Hindernisvermeidung, Navigation und Erkennung aus und trägt so zu einem sichereren, stabileren und intelligenteren Betrieb bei.
Durch mehrere Produktiterationsrunden hat MRDVS leistungsstarke, integrierte Hardware- und Softwarelösungen entwickelt, die von führenden Branchenakteuren weit verbreitet eingesetzt werden. Zu unseren Kunden zählen über 80 % der inländischen Hersteller mobiler Roboter. Zehntausende Einheiten wurden bereits ausgeliefert und von Top-Kunden validiert – was uns eine hohe Anerkennung im Markt eingebracht hat.