緊密貼合的周轉箱正面&底面
點云圖及識別結果圖，Mech-Eye DEEP @ 2 m
周轉箱/料箱是重要的物流周轉容器，廣泛應用于廠內物流運輸、中轉、存儲等環節。物料在周轉過程中，催生了大量周轉箱/料箱拆垛需求。
針對復雜多樣的周轉箱/料箱拆垛場景，梅卡曼德可提供高效、穩定、柔性的AI+3D視覺方案，幫助客戶項目快速落地，實現廠內物流自動化升級。
應用難點
01?箱體情況
周轉箱實物圖
· 周轉箱/料箱為塑料材質，側壁厚度在2-8 mm不等；長期循環使用易變形，一致性差。對3D視覺系統精度及適應性要求高。
·?箱內多種物料亂序堆疊，可能存在內容物反光、外溢等情況，對視覺識別造成干擾。
·?抓取策略（如：外夾、內勾、拖拽式抓取等）需適應箱體側壁的復雜結構。
02 來料情況
來料箱體緊密貼合&內容物反光
·?來料箱體緊密貼合。部分場景，不同大小的周轉箱混合堆垛，視覺系統需準確識別箱體長、寬，提前調節夾具行程。
·?來料垛型不一致、箱體一致性差，機器人拆垛的方式精度低、效率低。
03 現場挑戰
·?存在同一機器人應對多個工位、廠房頂高限制和機器人臂展不足等情況，需合理規劃3D相機安裝方式。
·?現場布局緊湊、對抓取順序要求嚴格，視覺系統需具備抓取規劃、路徑規劃、碰撞檢測等能力。
·?存在陽光、燈光等環境光干擾，需要3D相機具備優異的抗環境光性能。
解決方案及優勢
01 方案構成
梅卡曼德3D視覺引導周轉箱/料箱拆垛系統由Mech-Eye工業級3D相機、Mech-Vision機器視覺軟件、Mech-Viz機器人編程軟件構成。
·?周轉箱/料箱運輸到位，PLC/機器人告知視覺系統進行拍照。
·?Mech-Eye對最高層箱體進行拍照，生成完整、細致、清晰的點云數據；Mech-Vision對點云進行處理（點云預處理、模板匹配、位姿矯正等），輸出位姿，并根據需求進行箱體尺寸計算、垛型校驗；Mech-Viz獲取箱體位姿，進行碰撞檢測、規劃抓取，引導機器人執行拆垛作業。
·?直到整垛拆完，視覺系統上報拆垛完成信號，等待加料。
02?方案優勢
無懼各類復雜環境 成像清晰完整
· 先進的成像算法，Mech-Eye在典型廠房環境光干擾下（15000 lx-20000 lx），能夠對壁薄的周轉箱/料箱高質量成像。
·?Mech-Eye多種型號，支持遠/中/近不同工作距離；體積緊湊，滿足復雜多樣的安裝環境。梅卡曼德能夠根據實際工況為客戶提供契合的3D相機及安裝方案。確保相機視野完整覆蓋拍照區域，點云清晰完整。
依據現場情況，將相機安裝于支架上，保證視野，柔性搬運
先進AI算法 應對各種來料形態
·?先進點云處理算法，快速準確輸出箱體位姿，引導機器人精準抓取。
·?性能強大的機器視覺軟件，內置AI算法可應對緊密貼合、一致性差、底面朝上的箱體。內容物反光、外溢等情況亦不影響識別。
智能程度高 物料周轉更穩定
·?可根據來料垛型，智能規劃抓取順序及單次抓取數量。
·?智能碰撞檢測及運動軌跡規劃，更好應對現場布局緊湊等問題，提升廠內物料流通穩定性。
·?精確識別箱體長、寬，根據識別結果計算箱體尺寸，調節夾具行程；多抓時，視覺系統對箱體間距進行判斷，小于設定閾值時報警，避免碰撞發生。
箱體間距判斷
應用實例
某大型汽配廠?| 3D視覺引導周轉箱拆垛
案例現場
拖拽式抓取
3D相機及安裝方式：Mech-Eye LSR L，臂載式安裝。
滿垛尺寸：1200×1260×1470 mm（長×寬×高）。
項目亮點：
·?能夠對壁薄、緊密貼合的周轉箱輸出精準位姿。
·?箱內存在高亮反光工件亦不影響識別。
·?拖拽式抓取，更好應對箱體緊密貼合、內壁光滑的情況。
某大型玩具制造商 | 3D視覺引導周轉箱拆垛
案例現場
3D相機及安裝方式：Mech-Eye DEEP，臂載式安裝。
滿垛尺寸：1200×1000×2400 mm（長×寬×高）。
項目亮點：
·?Mech-Eye DEEP大視野，大景深，支持現場2.4 m的超高垛型。
·?深度學習算法可應對周轉箱壁薄、緊密貼合、箱內零件干擾等情況。
·?可應對不同時段、不同強度的環境光干擾。
梅卡曼德已在全球物流場景落地1000+實際案例，應用范圍涵蓋紙箱/麻袋/周轉箱拆碼垛、貨品揀選、快遞供包等。如您想了解更多信息，或想咨詢物流行業解決方案，請發送郵件至info@mech-mind.net。