AI視覺引導機器人執行自主揀貨任務
1.原材料轉運:AI視覺引導麻袋拆垛
制藥工廠內,梅卡曼德AI視覺引導麻袋拆垛
中藥原料、化學粉末等物料通常以麻袋包裝,每袋可重達幾十斤。這些麻袋在倉庫中層層堆疊碼放在托盤上,拆垛后需轉運至粉碎、提取等處理工段。傳統的人工拆垛需兩人配合,效率低下還存在粉塵吸入的健康風險。此外,麻袋堆疊后易塌陷變形,傳統機械手難以準確抓取;而麻袋表面的褶皺和粉塵覆蓋也對視覺成像造成干擾。
AI視覺生成麻袋精準位姿
西林瓶、安瓿瓶等藥品容器以透明薄膜包裹成組,需拆垛后送入洗瓶及罐裝線。人工拆垛可能引入微粒,影響車間潔凈度。膜包透射性較強,3D相機投射的光線大部分無法反射回來,導致難以準確捕捉膜包的真實形狀和位置,引起3D點云缺失或變形,最終可能導致機器人抓取失敗。
先進透明物體成像算法,能夠對各類透明藥品容器高質量成像
通過對光學器件和核心成像算法的持續升級,Mech-Eye工業級3D相機能夠有效捕捉透明且反光膜包的條紋信號,精確提取表面細微特征,生成輪廓清晰、細節完整的3D點云。通過為機器人提供目標物體精準的三維信息,確保拆垛過程更加穩定可靠。即使面對緊密貼合、壓疊或隨機排列等復雜來料情況,AI+3D視覺系統也能輕松應對。
3.成品倉儲發貨:紙箱拆垛
AI視覺引導紙箱拆垛出庫
AI視覺進行藥盒揀選
AI視覺進行鹽水袋抓取
在智慧藥房的拆零揀選環節,每天需處理上千種藥品SKU。傳統人工分揀效率低下,更可能因相似包裝導致用藥差錯。梅卡曼德的AI+3D視覺和自主研發的萬物抓取技術有效解決了這些問題。
精準識別亂序堆疊的藥盒
梅卡曼德在物流搬運、貨品分揀等場景積累了大量真實數據,已形成物流分揀AI超級模型,就如同“藥盒百科全書”,能夠快速識別亂序堆疊的藥盒。面對筐壁反光、壓疊等情況,也能精準鎖定抓取點,抓取成功率達99.9%。800盒/小時的抓取速度,使藥品配送效率大幅提升。即使面對趨近于全透明的鹽水袋,也能實現高質量成像,引導機器人完成鹽水袋的抓取。
藥品配送環節
藥品完成分揀后,智慧藥房需要將配好的藥品袋配送至患者手中。藥袋形狀不規則,傳統機械抓手常因定位偏差導致藥品散落。梅卡曼德高精度3D視覺能夠實時掃描藥袋三維模型,計算最優抓取面。AI+3D視覺引導機器人完成藥袋的自動分揀和配送,提高配送效率,避免藥袋和藥品發生破損。
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