2D 包裹检测和分拣

准确检测存在或缺失情况,对包裹进行分类和分拣

包裹和纸箱放置在物品检测系统下方的传送带上

相关产品

IS2800 Detector 产品磁贴

In-Sight 2800 Detector

二维 + AI 智能相机,具有卓越的易用性,用于满足检测和分拣应用场景的要求。

In-Sight D900

In-Sight D900

采用 In-Sight ViDi 技术的深度学习式视觉软件

物流设施必须快速而准确地对各种各样的包裹进行检测和分拣。然而,由于物品可以用多种包装运输,包括纸箱、纸质信封和塑料袋,因此通常很难准确检测容器(周转箱、托盘等)中是否存在物品,正确分类该物品,并将其正确分拣到下一个目的地。

鉴于包装类型的差异和托盘或输送机材质背景的不同,包裹可能难以被检测。但是,如果包裹没有正确分拣或输送,它们可能会到达无法预估的区域,例如卡在交叉带分拣机或输送机中,最终导致堵塞或设备损坏。

边缘学习技术可以将探测、分类和分拣包装的过程自动化,以便避免这些问题。

边缘学习是 AI 领域的一个子集,可以使用一组经过预训练的算法在设备或“边缘智能端”上运行处理工作。此技术易于设置,与基于深度学习的传统解决方案相比,所需的图像集更小,并且所需的训练和验证期也更短。

康耐视的 In-Sight 2800 Detector 采用边缘学习技术,通过简单的基于示例图像的训练和强大的 AI 算法,解决了 2D 包裹检测和分拣应用难题。

该系统可以准确地检测分拣机小车上或者使用周转箱或托盘的流程中是否存在物品,即使面对背景变化或低对比度也能胜任。借助边缘学习技术,In-Sight 2800 Detector 可以完成各种数量包裹类型的训练,从而在出库和入库流程中实现准确的分拣;还可以检测到流程问题,如交叉带分拣机的沟槽中掉落包裹,或输送机发生堵塞等情况。



获取产品支持和培训以及更多

加入 MyCognex