3D视觉托盘识别相机通过将RGB图像的颜色与纹理信息和深度数据(ToF)融合,提升物体检测的精度和鲁棒性,弥补了单一模态的不足:在低光照、复杂背景或颜色对比度低的场景中,深度数据提供了关键的几何信息,使系统能够准确识别和定位物体。
迈尔微视基于M系列深度相机推出了智能叉车托盘识别、AGV叉车料筐堆垛、3D视觉定位软包拆垛、基于3D视觉的体积测量等工业解决方案,便于行业客户更快捷集成。
3D视觉托盘识别相机应用场景:
Sony iToF 芯片
高精度RGB-D图像
高动态曝光模式
抗强光性能
大视野范围


识别市面主流托盘、料笼,无需训练或配参 最高可支持7层堆叠(2 × 2 , 3 × 3堆叠) 可识别直径1cm以上的孔、洞、砂口等
对接精度最高可达 ± 1mm 最大支持2米宽料笼(兼容多种料笼) 实现毫米级精度纠偏
极限角度倾斜识别范围 ± 30° 定位精度可达 ± 2mm 视觉引导砂口识别、锥孔对接、自动充电等场景
3D视觉托盘识别相机技术参数:
| | | | | | |
| | | | | | |
| Depth & RGB & Amplitude Map | Depth & RGB & Amplitude Map | | Depth & RGB & Amplitude Map | Depth & RGB & Amplitude Map | Depth & RGB & Amplitude Map |
| 640×480px @ Max. 25fps,典型值 15fps | 640×480px @ Max. 15fps,典型值 12fps | 640×480px @ Max. 15fps,典型值 12fps | 640×480px @ Max. 15fps,典型值 12fps | 640×480px @ Max. 15fps,典型值 12fps | 640×480px @ Max. 15fps,典型值 12fps |
| | | | | | |
| 1280×960px @ Max. 25fps,典型值 15fps | 1920×1080px @ Max. 15fps,典型值 12fps | | 1920×1080px @ Max. 15fps,典型值 12fps | 1280×960px @ Max. 15fps,典型值 12fps | 1920×1080px @ Max. 15fps,典型值 12fps |
| | | | | | |
| | | | | | |
| | | | | | |
| | | | | | |
| | | | | | |
| | | | | | |
| | | | | | |
| | | | | | |
| | | | | | |
| | | | | | |
| | | | | | |
| | | | | | |
| | | | | | |
| Windows7/8/10/11, Linux, Arm Linux | Windows7/8/10/11, Linux, Arm Linux | Windows7/8/10/11, Linux, Arm Linux | Windows7/8/10/11, Linux, Arm Linux | Windows7/8/10/11, Linux, Arm Linux | Windows7/8/10/11, Linux, Arm Linux |
| | | | | | |