洛微科技托盘识别解决方案助力物流仓储流畅作业

在智能制造和工业4.0的浪潮下，仓储物流领域正经历着前所未有的变革，装卸、仓储和搬运工作几乎占据了过半的物流仓储过程，托盘作为其中的关键基础装置发挥了巨大作用。

在传统的物流和仓储作业中，托盘的搬运与存储通常依赖人工，但这种方式不仅成本较高，而且其效率深受工人体力、工作时间及疲劳程度的限制；同时，人工搬运过程中还潜藏着安全风险，如搬运时可能发生意外伤害。

许多企业纷纷引入自动化系统以减少对人工的依赖，如AGV、AMR、无人叉车等智能化设备通过自动识别托盘，可以实现快速、准确的货物搬运，大幅提升物流和仓储的效率。然而，在仓储环境中，托盘识别面临着复杂多变的光照条件、不规则的托盘摆放以及多样化的托盘类型等挑战。传统的二维码或条形码识别方式，在强光、黑色托盘等特殊条件下，往往难以提供稳定的识别结果，这不仅影响了物流效率，还增加了作业难度和成本。

因此，洛微科技推出了基于ToF相机的托盘识别解决方案，为仓储物流自动化解锁新思路。相较于传统视觉方案，ToF相机在托盘识别中展现出了显著的优势。它通过通过测量光的飞行时间来计算距离，能够获取物体的深度信息，从而构建出三维点云模型。这种技术不仅具有高精度、高稳定性的特点，还能在复杂环境中保持稳定的识别性能。在强光、黑色托盘等特殊条件下，ToF相机依然能够提供准确的托盘识别结果，确保顺畅运作。

方案模块配置

为了满足不同客户的需求，洛微科技托盘识别解决方案提供了两种方案模块配置：工控机版解决方案和嵌入式版解决方案。

• 工控机版解决方案

方案配置：D3相机+LWI-Vision 深度学习托盘识别算法

适用场景：方案适用于自身工控机具有较强CPU及NPU资源的场景，提供托盘识别标准SDK并部署在工控机中，输出托盘位姿信息。

• 嵌入式版解决方案

方案配置：DM相机（嵌入式托盘识别算法）

适用场景：方案适用于降本需求或无工控机的场景，DM相机内置RK3588核心板，拥有8核CPU+6TOPS算力，可以运行传统算法+深度学习算法。

方案流程

在调度系统向叉车派发任务后，叉车随即前往预设的托盘对接位置，此时，部署于两个叉臂之间的3D相机实时采集托盘图像并输出深度图、点云图、IR图等多种数据，算法基于深度数据中的点云特征，识别托盘的腿部和横杆结构，确定托盘的位姿与叉车间的坐标关系，从而帮助叉车调整角度和左右偏差，确保对接作业既准确又高效。

方案优势

1. 高精度识别：支持对多种颜色（蓝、黄、黑等）、材质（塑料、木质、金属等）以及形状（川字、田字等）托盘的精准识别。

2. 多场景兼容：支持单托盘装卸车场景、多托盘堆叠场景等，广泛适用于横梁货架仓库、地堆仓库、高位货架、产线配送等作业环节。

3. 高防护等级：相机具备IP67防水防尘等级，有效抵御粉尘和液体的侵蚀，适用于各种恶劣的工业环境。

4. 抗环境光干扰：相机支持半室外使用，支持环境光过滤，托盘识别稳定且准确。

5. 3D图像优化：相机内置HDR、降噪滤波算法、坏点、畸变矫正算法，有效提升识别效果和准确性。

6. 多种SDK兼容：支持Windows/Linux等多种操作系统环境下的SDK适配，方便用户在不同平台上进行集成和应用。

应用实例

在某知名AGV厂家，洛微托盘识别解决方案成功应用于装卸车场景，可在车厢内部黑暗环境下，稳定识别多组托盘并输出多托盘坐标与位姿，同时，依托AI深度学习算法，能够适配多种颜色、材质托盘，满足客户的多样化需求。

• 识别距离：可达2.5米
• 高帧率：支持10帧/秒输出托盘坐标，支持AGV运动中识别托盘
• 高识别准确率：常规欧标托盘，识别准确率高达99%
• 实际效果

洛微托盘识别解决方案以先进的技术和卓越的性能，为仓储物流领域带来了全新的智能化升级体验。作为核心部件之一的洛微3D工业相机，凭借其毫米级测量精度、高质量点云成像、优异HDR性能、广阔视场角等性能，更是广泛拓展至罐口定位识别、软包拆垛、工业安全防护、客流统计、货物体积测量等多个应用领域，为企业提供经济高效的感知解决方案，提升整体运营效率。