无人叉车如何稳定运行？

随着工业4.0和智能制造的浪潮席卷全球，自动化技术已成为制造业转型升级的关键。在这一背景下，托盘识别与检测技术作为自动化物流系统的核心环节，正发挥着越来越重要的作用。迈尔微视深度识别相机，以其卓越的性能和创新的技术，为工业自动化的发展注入了新的动力。

在智能制造中，无人叉车广泛用于仓储环境中的托盘自动化搬运。然而，实际操作中无人叉车会受到障碍物较多、光照不均、搬运累计误差和人工干预等因素的影响，导致无人叉车的搬运效率低下，甚至出现错误搬运的情况。因此，实现精准高效的托盘识别成为行业内亟待解决的挑战。

MRDVS通过结合自研的托盘识别算法，该算法在相机内部直接运行，无需外部处理器的支持，大大提高了计算效率和响应速度。凭借这一组合，RGB-D ToF相机不仅能够快速识别托盘的具体位置和姿态，还能精确判断托盘与环境的相对位置，从而实现更为智能、快速的对接与操作；内置自研托盘识别算法，相机安装至叉车后，通过算法自动标定，标定出相机和托盘之间的坐标关系。算法获取相机深度数据，转换点云，提取目标托盘特征，通过检测托盘的三个腿和横杆的有无，给出识别结果。同时标准算法兼容两腿托盘识别、四腿托盘的识别以及多托盘堆叠的识别，并可定制算法识别无腿托盘、异形托盘等。

特别是在反射率低于5%的黑色托盘场景中，传统的RGB相机会因为托盘颜色过深、反射率低而无法有效识别目标。然而，通过深度相机获取的精准深度数据，结合RGB-D对齐技术，可以弥补RGB图像的不足，使系统能够在光照复杂的环境下准确识别黑色托盘。这种RGB与深度数据的融合，大大提高了系统在各类环境中的鲁棒性和兼容性，使得迈尔微视托盘识别解决方案在室外光照不均匀场景中依然具备出色的识别能力。借助索尼连续波调制iToF传感器，识别精度达到毫米级，能捕捉到细微的表面特征。通过内置算法进行数据处理和滤波，去除了噪声和误差点。

市面上的托盘识别算法多以条形码、二维码、双目相机和ToF相机为主。就部署难易程度上，条形码与二维码在前期部署需要耗费较大精力，而双目相机不能准确识别较远场景中的托盘，对黑色托盘识别率也较低。ToF以其立体视觉，能够识别较远距离的托盘，精度也相应较高，成为行业托盘识别系统的最优选择。ToF相机无需额外的计算机算力，借助深度识别算法就能识别市面上大多数类型的托盘。ToF相机无惧环境光的干扰，其自带的红外光发射器不会受到太阳光的影响，能够在室外准确识别托盘。