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VISÃO EM CIRCUITO FECHADO PARA EMPILHAMENTO

Veja o que realmente acontece dentro do transportador. Depois de cada colocação.

Quando empilha artigos irregulares - encomendas, sacos de polietileno, envelopes, embalagens flexíveis - as coisas mudam após a colocação. O seu plano de empilhamento já não corresponde à realidade. O Módulo de Empilhamento RobotStackr Vision é o módulo de feedback de visão em tempo real que fecha o ciclo. Observa o estado real no interior do transportador após cada colocação, detecta o que se deslocou e transmite essa informação ao StackrBrain para que a próxima colocação seja calculada com base em factos e não em suposições.

Módulo de empilhamento RobotStackr Vision

CONFIANÇA DOS INTEGRADORES QUE TRABALHAM COM

FANUC-ABB-KUKA-Robôs universais-Yaskawa-Stäubli

Quando os artigos se deslocam após a colocação, o seu plano de empilhamento já não corresponde à realidade. A visão fecha o ciclo.

Na paletização em armazém, as caixas rígidas mantêm-se no local onde são colocadas. Mas as encomendas, sacos de polietileno, envelopes e embalagens flexíveis deslocam-se, deslizam e assentam após cada colocação. Sem feedback em tempo real, cada colocação subseqüente é baseada em um plano de empilhamento que não reflete mais o que está realmente dentro da transportadora. O módulo de empilhamento RobotStackr Vision observa o estado real após cada ação e transmite-o diretamente ao StackrBrain.

Empacotamento de contentores com base em IA de visão

FEEDBACK EM CIRCUITO FECHADO

Observar após cada colocação. Detetar mudanças. Recalcular.

O módulo de empilhamento RobotStackr Vision capta uma nuvem de pontos 3D do interior do transportador após cada ação de colocação. Ele detecta quais itens podem ter se deslocado ou assentado, analisa o que isso significa para a pilha atual e envia o estado do mundo real diretamente para o StackrBrain. A próxima colocação é então calculada com base no que está realmente lá - e não no que foi planeado.

  • Colocar item, capturar estado, detetar deslocações, recalcular
  • Cada colocação desencadeia um novo ciclo de observação
  • O StackrBrain trabalha sempre com a situação atual

Todas as escolhas

Feedback em tempo real

Sub-segundo

Tempo de ciclo da visão

Qualquer artigo

Caixas, sacos de polietileno, envelopes

Circuito fechado

Colocar → Observar → Ajustar

PARA ALÉM DAS CAIXAS RÍGIDAS

Encomendas, sacos de polietileno, envelopes - Artigos que se deslocam depois de os colocar

A paletização tradicional pressupõe caixas rígidas e uniformes que ficam exatamente onde as coloca. No entanto, na logística de encomendas e serviços postais, está a empilhar uma mistura caótica de sacos de plástico, sacos de polietileno, pequenas caixas, envelopes e embalagens flexíveis em contentores rolantes e carrinhos postais. Estes itens deformam-se, deslizam e assentam de forma imprevisível. Sem feedback de visão, o robot segue cegamente um plano que deixou de ser preciso após a primeira colocação.

“A partir do momento em que se passa de caixas rígidas para pacotes macios e irregulares, todos os pressupostos da paletização tradicional se desmoronam. Os artigos deslocam-se, os sacos deformam-se, os envelopes deslizam. Não se pode empilhar o que não se vê.”

ANÁLISE DE ESTABILIDADE

Seguimento do centro de gravidade, superfícies de apoio e assentamento em tempo real

O Vision não detecta apenas onde estão os itens - analisa o que está a acontecer à pilha como um todo. Após cada colocação, avalia o centro de gravidade dos itens acumulados, identifica as superfícies que estão a fornecer apoio e detecta padrões de assentamento. Estes dados de estabilidade são essenciais para o StackrBrain determinar onde e como colocar o item seguinte sem correr o risco de colapso ou tombamento, especialmente em pilhas altas de itens irregulares misturados.

O ciclo de visão em circuito fechado

01

Item colocado no transportador

O robô coloca uma encomenda, saco de polietileno, envelope ou pacote no transportador com base no plano de empilhamento atual do StackrBrain.

02

A visão capta o estado atual

Uma câmara 3D capta uma nuvem de pontos do interior do transportador, mostrando as posições reais de todos os itens após a conclusão da ação de colocação.

03

Deteção e análise de mudanças

A visão compara o estado observado com o estado esperado. Identifica quais os itens que se deslocaram, deslizaram ou assentaram das suas posições pretendidas.

04

Avaliação da estabilidade

O sistema avalia a estabilidade geral da pilha - centro de gravidade, superfícies de apoio e padrões de assentamento - para determinar se a pilha permanece segura para a próxima colocação.

05

Comentários ao StackrBrain

O estado real do transportador - posições reais dos itens, deslocamentos detectados e dados de estabilidade - é enviado via REST API para o StackrBrain dentro do RobotStackr OTF.

06

Cálculo da colocação seguinte

O StackrBrain recalcula a próxima colocação óptima com base na situação real dentro do transportador. O robô coloca o item seguinte e o ciclo repete-se para o módulo RobotStackr AI Vision.

Quando se passa do empilhamento de caixas de armazém para o empilhamento de encomendas postais e sacos de polietileno, tudo muda do ponto de vista do algoritmo de IA de empilhamento. Os itens rígidos mantêm-se no lugar. Os objectos irregulares não. A visão em circuito fechado é a diferença entre um plano de empilhamento e uma realidade de empilhamento.

- Viroteq Engenheiro principal de IA

Qualquer câmara 3D. Qualquer tipo de suporte. Uma plataforma de visão.

Câmaras suportadas

  • Fotoneo MotionCam
  • Zivid Dois
  • Orbecc
  • Ensenso N-Series
  • Intel RealSense
  • Chama de Basler
  • Integração personalizada através de SDK

Montagem para observação de transportadoras

  • - Visão geral dos transportadores
  • - Montagem lateral para observação do contentor
  • - Inclinado para interiores de gaiolas de proteção
  • - Conjuntos de várias câmaras
  • - Configurações personalizadas

Cobertura da transportadora

  • Contentores rolantes e carrinhos de correio
  • Caixas e contentores (Autostore, AS/RS)
  • Paletes (Euro, US, personalizadas)
  • Contentores do sistema de vaivém
  • Calibração FOV personalizada

Ver empilhamento em circuito fechado em ação

Marque uma demonstração ao vivo e veja como o módulo de empilhamento RobotStackr Vision fecha o ciclo do seu processo de empilhamento. Os nossos engenheiros irão guiá-lo através de um ciclo de colocação real - captura de visão, deteção de deslocação, análise de estabilidade e recálculo do StackrBrain - utilizando os seus tipos de itens reais, se os tiver.

Perguntas mais frequentes

O módulo de empilhamento RobotStackr Vision é um módulo de feedback de visão em tempo real que amplia o RobotStackr OTF. Ele permite o empilhamento em loop fechado, observando o estado real dentro de um transportador após cada ação de colocação. Depois que cada item é colocado, o Vision captura uma nuvem de pontos 3D, detecta deslocamentos e assentamentos, analisa a estabilidade e alimenta o StackrBrain com medições do mundo real para que a próxima colocação seja calculada com base na situação real - e não no plano teórico.

O módulo de empilhamento com visão do RobotStackr é necessário para empilhar itens que podem deslocar-se, deslizar ou assentar após a colocação. Isso é comum com pacotes, sacos plásticos, envelopes, sacolas e outros itens não rígidos ou irregulares. Na paletização tradicional com caixas rígidas, os itens permanecem onde os coloca e o empilhamento em circuito aberto funciona bem. Mas quando os itens são irregulares e deformáveis - como no carregamento de carrinhos postais, empilhamento de encomendas e cumprimento de comércio eletrónico - o feedback em circuito fechado torna-se essencial para um empilhamento fiável.

Não. O ciclo de captura e análise da visão é concluído num tempo inferior a um segundo. A nuvem de pontos 3D é capturada, a deteção de deslocamento é executada, a estabilidade é avaliada e o feedback é enviado para o StackrBrain antes de o robô estar pronto para o seu próximo movimento. A visão opera dentro do tempo de ciclo natural do processo de empilhamento sem adicionar atrasos.

Não. O módulo de empilhamento RobotStackr Vision é um módulo de feedback que funciona em conjunto com o RobotStackr OTF. O Vision fornece a observação e a análise do mundo real; o StackrBrain no OTF utiliza esse feedback para recalcular os posicionamentos óptimos. Formam um ciclo fechado em conjunto. O Vision envia o seu resultado para o OTF através da API REST.

O Vision suporta todas as principais câmaras 3D industriais, incluindo Photoneo MotionCam, Zivid Two, Ensenso N-Series, Intel RealSense e Basler blaze. Para câmaras que não constam da lista padrão suportada, fornecemos um SDK para integração personalizada. O sistema foi concebido para ser totalmente agnóstico em relação às câmaras - escolha a câmara que melhor se adapta aos requisitos de observação da sua transportadora.

As principais aplicações são o empilhamento de encomendas e de carrinhos postais (itens mistos em contentores rolantes e carrinhos postais para rotas de entrega), o cumprimento do comércio eletrónico (embalagem de encomendas mistas com tipos e tamanhos de itens variados) e a embalagem de contentores (itens pequenos em contentores e caixas para Autostore, AS/RS ou sistemas de transporte). Em geral, o Vision foi concebido para qualquer cenário em que os artigos sejam irregulares e possam deslocar-se após a colocação.

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Se estiver a empilhar itens irregulares - pacotes, sacos de polietileno, envelopes, embalagens flexíveis - em transportadores, gaiolas de rolo ou caixas, o RobotStackr Vision dá ao seu processo de empilhamento o feedback em tempo real de que necessita. Fale com a nossa equipa sobre como a visão em circuito fechado se adapta à sua operação.