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Product Category详细介绍
| 品牌 | 迈尔微视 | 应用领域 | 综合 |
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迈尔微视3D视觉软包拆垛系统通过融合RGB-D深度视觉相机和智能算法，为拆垛操作提供了精准的视觉数据和智能路径规划，显著提升了自动化拆垛的效率与准确度。
高性能RGB-D相机与AI算法相机能够同时捕捉垛型的表面纹理信息和点云数据，结合AI算法的深度学习，系统可以精准识别和定位软包、纸箱等不规则物体，充分利用其表面纹理和边缘特征，确保每次抓取动作的稳定性和准确性，有效减少掉包和破包现象。
算法集成在相机端拆垛算法在相机内部运行，实现了实时数据处理，减少了对外部工控机的依赖。这一设计大大简化了系统部署，降低了总体成本，同时提升了系统的响应速度和操作效率。
抗环境光干扰能力强系统具备出色的抗环境光干扰能力，能够在复杂光照环境下保持稳定的视觉识别性能，无论是强光还是弱光条件，系统都能有效地捕捉到物体的细节，确保拆垛任务的顺利执行。
自适应识别无需提前采集训练数据，系统能自适应识别软包与麻袋垛形，支持六花垛、五花垛、回形垛等复杂结构，实现高效拆垛，减少调试难度。
基于软包位置的顺序规划通过获取每个软包的位置信息，提供合理的抓取顺序规划。即使面对复杂的堆叠形态，系统也能确保每个软包被高效、安全地处理。
四点标定，简便高效 迈尔微视提供四点标定方法，用户可灵活选择标定点，系统自动计算相机与机械臂的转换矩阵，比传统的9点或64点标定更为便捷。
广泛适配与集成能力
迈尔微视3D视觉软包拆垛系统已适配多家主流工业机器人品牌，如ABB、库卡、发那科、遨博、越疆等，支持TCP/IP通讯，实现快速无缝集成。凭借?？榛杓?，系统可以轻松集成到现有自动化生产线中，大幅减少升级自动化过程中的技术壁垒。
| 技术参数： | |
工作原理 | 双目编码结构光技术 |
深度分辨率 (H x V) | 1280 x 1024 |
RGB分辨率 (H x V) | 1920 x 1080 |
数据捕捉时间 | 约0.8秒 |
输出 | 深度、RGB与幅度图 |
工作范围 | 300mm 至 600mm |
视场角 (H x V) | 55° × 45° |
精度 | ±0.1mm（@350mm） |
功耗 | 8W @ 24VDC |
尺寸 (L x W x H) | 124mm × 70mm × 53mm |
重量 | 400g |
电源供应 | 12V-24VDC / 3A |
数据通信 | 千兆以太网 |
防护等级 | IP55 |
工作温度 | 0°C 至 40°C |
存储温度 | -40°C 至 85°C |
编程语言 | C/C++ |
第三方支持 | ROS/ROS2 |
操作系统 | - ARM Linux (AArch64) |
- Linux (x86_64) | |
- Windows 7/8/10/11 | |
散热方式 | 被动散热 |
眼部安全 | 3R级 |
抗阳光干扰能力 | 10Klux |
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