AI 기반 RGB-D 카메라가 포괄적인 모니터링 및 분석을 제공하는 방법을 알아보세요.
ToF(Time of Flight) 카메라 기술을 적용한 MRDVS M 시리즈 심도 센서는 다양한 조명 조건, 물체 질감, 그리고 실시간 물체 감지 요구 사항으로 인해 발생하는 문제들을 해결하도록 설계되었습니다. 이 ToF 카메라는 실내외 환경 모두에서 특히 효과적이며, 최대 5미터의 목표물 작동 거리에 최적화되어 있습니다. M 시리즈 3D 비전 카메라는 컴팩트한 디자인과 효율적인 성능을 자랑하며, 이러한 요소들이 중요한 다양한 애플리케이션에 이상적인 선택입니다.
M 시리즈 산업용 3D 카메라는 거리 정보, 강도, 신뢰도 맵을 포함한 2D 및 3D 정보를 한 번의 촬영으로 종합적으로 제공합니다. 통합 VCSEL 다이오드 와 비행시간 최적화 렌즈를 탑재하여 반사광의 위상 변화를 분석함으로써 정밀한 광학 측정을 보장합니다. 이 고해상도 3D 카메라는 정확한 심도 감지가 필요한 비전 시스템에 탁월하며 다양한 환경에 이상적입니다.
초당 최대 15~25프레임을 구현할 수 있는 M 시리즈 ToF 카메라 깊이 센서는 이미징 속도가 매우 중요한 고속 시나리오에서 필수적입니다.
AGV 주행 중 팔레트, 케이지 및 화물 위치 감지 부터 로봇 팔의 포장 크기/파지 지점 식별 에 이르기까지 , 이 시스템은 역동적인 환경에서 1cm 미만의 실시간 감지 기능을 제공합니다.
하드웨어 트리거 기능은 이미지 수집을 정밀하게 동기화하여 즉각적인 처리를 가능하게 합니다. 거리를 정확하게 측정할 수 있어 실시간 애플리케이션에 신뢰할 수 있는 선택입니다.
고명암비(HDR) 기능은 강반사율과 약반사율이 모두 높은 고대비 환경에서 발생하는 문제를 해결합니다. 이 탁월한 기능은 매우 밝은 물체와 매우 어두운 물체를 동시에 포착하여 거리와 반사율에 관계없이 물체의 세부 사항을 정확하게 표현하는 정교한 3D 이미징 포인트 클라우드를 구현합니다.
M 시리즈 카메라는 940nm 파장 조명과 통합되어 주간 환경에서 탁월한 성능을 발휘합니다. 다양한 조명 조건에서 최적의 성능을 발휘하는 이 고급 3D 카메라는 빛에만 의존하여 거리 측정을 수행하므로 다양한 주변광 조건에서 고해상도의 정확한 깊이 데이터를 보장합니다.
M 시리즈는 넓은 시야각(최대 110° x 90°)을 자랑하며, 대형 물체와 전체 장면의 심도 데이터를 단일 프레임으로 캡처할 수 있습니다. 이러한 넓은 시야각은 체적 측정을 지원하고 물류 및 생산 환경에서 팔레타이징 작업을 용이하게 하는 기능을 향상시킵니다.
RGB 깊이 카메라 데이터와 ToF 3D 데이터를 통합하는 RGB-D ToF 카메라는 패턴 인식 또는 감지 알고리즘을 위한 객체 식별의 정밀도를 향상시킵니다. 고해상도 RGB 모듈은 최적의 색상 밀도를 보장하여 깊이 픽셀을 효과적으로 보완하고 정밀하고 정확한 색상 재현을 제공합니다. 이 융합 기술은 머신 비전 시스템의 상세 분석에 필수적인 고해상도 3D M 시리즈 이미지를 제공합니다.
포인트 클라우드
깊이
IR
RGB
MRDVS는 정밀한 메시 케이지 팔레트 취급 및 적재를 위해 RGB-D M 시리즈로 AGV를 업그레이드하여 픽앤플레이스 작업에서 완벽한 정확성을 보장합니다.
상자/삼베 자루 팔레타이징
MRDVS는 RGB-D TOF 카메라 M 시리즈를 통해 창고 운영에 혁신을 일으켜, 최적화된 효율성과 안전성을 위해 빠르고 정확한 상자/삼베 자루 팔레타이징을 보장합니다.
3D 볼륨 측정
MRDVS는 정밀한 3D 모델을 위한 고급 3D 알고리즘을 사용하여 효율적인 체적 측정을 제공합니다. 여러 객체의 데이터를 동시에 수집하여 효율성을 향상시킵니다.
MRDVS는 ToF 카메라 M 시리즈와 함께 고급 3D 비전과 AI를 사용하여 창고를 정밀하게 모니터링하고, 상품의 존재, 배치, 비정상적인 점유를 식별하여 관리를 간소화합니다.
MRDVS 3D Vision AutoGrip은 로봇 팔로 컨테이너 재료 취급을 자동화하여 물류 및 제조 작업의 효율성을 혁신적으로 향상시킵니다.
MRDVS의 M 시리즈 ToF 카메라는 산업 및 로봇 분야에 널리 사용되어 핵심적인 깊이 감지 기능을 제공합니다. 로봇의 머신 비전을 용이하게 하고, 물체 인식을 향상시키며, 내비게이션을 최적화하고, 침입 탐지에 기여합니다.
