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    【以深识形 以形辨色】揭秘中科微至RGB-D智能立体相机视觉识别技术

    放大字体  缩小字体 发布日期:2020-07-30 14:08:21   浏览次数:360  发布人:8856****  IP:124.223.189***  评论:0
    导读

    在电商飞速发展的时代,物流行业面临着前所未有的挑战。中科微至推出RGB-D智能立体相机,赋能物流自动化装配线,提升处理能力。一、技术原理中科微至的RGB-D智能立体相机,结合RGB和深度数据,能够精准识别和定位目标的三维空间位置。采用智能深度学习算法,快速处理图像并准确识别目标。获取目标的深度信息后,转化为三维点云数据,并去除噪声,更精确地表达目标的三维结构。最后,结合2D图像分割和3D点云信息,


    在电商飞速发展的时代,物流行业面临着前所未有的挑战。中科微至推出RGB-D智能立体相机,赋能物流自动化装配线,提升处理能力。

    一、技术原理

    中科微至的RGB-D智能立体相机,结合RGB和深度数据,能够精准识别和定位目标的三维空间位置。采用智能深度学习算法,快速处理图像并准确识别目标。获取目标的深度信息后,转化为三维点云数据,并去除噪声,更精确地表达目标的三维结构。最后,结合2D图像分割和3D点云信息,实现目标在三维空间的精确定位和跟踪。

    图片1.jpg

    ▲ RGB-D智能立体相机

     

    二、产品优势

    在实现目标的3D识别和定位方面,该相机具备显著的优势:

    高效性:结合2D感知和立体视觉技术,快速、准确地识别和定位目标。实时获取目标深度信息确保精确定位。

    鲁棒性:不仅能识别颜色和形状,还能获取深度信息,对颜色、形状和材质都有强大的识别能力。能准确识别不同类型和状态的多个目标。

    高准确性:通过多种视觉技术全面识别目标,在大批量和复杂环境下识别准确率超99%。

    实用性:获取深度信息区分目标之间的层叠关系,为下游系统提供精确的三维定位数据,提高抓取成功率。

    三、应用场景与效果

    在电商业务迅猛发展的背景下,包裹检测与自动化供应成为物流的核心需求之一。为此,中科微至的RGB-D智能立体相机在不同应用场景中得到了充分利用:

    AI包裹检测系统:基于深度学习算法,实时、高精准地识别包裹位置、数量和类别。适用于需要高效检测包裹信息的应用场景。

    图片2.jpg

    静态体积测量:通过深度图和彩色图,自动测量包裹的长宽高尺寸数据,精度±10mm。适用于仓储管理和物流分拣等场景。

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    机械手自动供件系统:结合深度学习算法和机械臂,实现对包裹的全面检测。支持静态和动态供件模式,适用于大规模物流系统。

    此外,该相机在系统应用中还可以做到全流程追溯、全类型检测以及高精度分拣,从而帮助客户及时掌握包裹动态信息,提高运输的安全性和可靠性:

    图片4.jpg

    全流程追溯:系统可检测皮带上的包裹位置,为后续处理提供坐标信息,解决分拣过程中的追溯难题。

    全类型检测:根据位置信息进行轻量级模型提取特征,优化分拣路径,提升分拣效率。

    高精度分拣:对包裹进行全时段状态判断,减少因包裹堆叠导致的错分问题。

    四、行业价值与社会效益

    中科微至RGB-D智能立体相机的应用可以为物流行业带来显著价值:

    成本效益:通过自动化和智能化手段,显著减少了人工成本和培训成本,提高了整体运营效率。

    处理效率:高精度识别和自动化分拣加快了物流速度,缩短了交付时间,使整个流程更加流畅。

    服务水平:精准识别减少错漏分情况,提高客户满意度。

    未来,中科微至将继续研发更先进的视觉识别和深度学习算法,为智慧物流的发展提供不竭动力。同时,中科微至也将始终坚守社会责任,致力于以科技创新为社会带来更多福祉,让智能科技真正服务于每一个人的生活。

     

    在电商飞速发展的时代,物流行业面临着前所未有的挑战。中科微至推出RGB-D智能立体相机,赋能物流自动化装配线,提升处理能力。

    一、技术原理

    中科微至的RGB-D智能立体相机,结合RGB和深度数据,能够精准识别和定位目标的三维空间位置。采用智能深度学习算法,快速处理图像并准确识别目标。获取目标的深度信息后,转化为三维点云数据,并去除噪声,更精确地表达目标的三维结构。最后,结合2D图像分割和3D点云信息,实现目标在三维空间的精确定位和跟踪。

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    ▲ RGB-D智能立体相机

     

    二、产品优势

    在实现目标的3D识别和定位方面,该相机具备显著的优势:

    高效性:结合2D感知和立体视觉技术,快速、准确地识别和定位目标。实时获取目标深度信息确保精确定位。

    鲁棒性:不仅能识别颜色和形状,还能获取深度信息,对颜色、形状和材质都有强大的识别能力。能准确识别不同类型和状态的多个目标。

    高准确性:通过多种视觉技术全面识别目标,在大批量和复杂环境下识别准确率超99%。

    实用性:获取深度信息区分目标之间的层叠关系,为下游系统提供精确的三维定位数据,提高抓取成功率。

    三、应用场景与效果

    在电商业务迅猛发展的背景下,包裹检测与自动化供应成为物流的核心需求之一。为此,中科微至的RGB-D智能立体相机在不同应用场景中得到了充分利用:

    AI包裹检测系统:基于深度学习算法,实时、高精准地识别包裹位置、数量和类别。适用于需要高效检测包裹信息的应用场景。

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    静态体积测量:通过深度图和彩色图,自动测量包裹的长宽高尺寸数据,精度±10mm。适用于仓储管理和物流分拣等场景。

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    机械手自动供件系统:结合深度学习算法和机械臂,实现对包裹的全面检测。支持静态和动态供件模式,适用于大规模物流系统。

    此外,该相机在系统应用中还可以做到全流程追溯、全类型检测以及高精度分拣,从而帮助客户及时掌握包裹动态信息,提高运输的安全性和可靠性:

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    全流程追溯:系统可检测皮带上的包裹位置,为后续处理提供坐标信息,解决分拣过程中的追溯难题。

    全类型检测:根据位置信息进行轻量级模型提取特征,优化分拣路径,提升分拣效率。

    高精度分拣:对包裹进行全时段状态判断,减少因包裹堆叠导致的错分问题。

    四、行业价值与社会效益

    中科微至RGB-D智能立体相机的应用可以为物流行业带来显著价值:

    成本效益:通过自动化和智能化手段,显著减少了人工成本和培训成本,提高了整体运营效率。

    处理效率:高精度识别和自动化分拣加快了物流速度,缩短了交付时间,使整个流程更加流畅。

    服务水平:精准识别减少错漏分情况,提高客户满意度。

    未来,中科微至将继续研发更先进的视觉识别和深度学习算法,为智慧物流的发展提供不竭动力。同时,中科微至也将始终坚守社会责任,致力于以科技创新为社会带来更多福祉,让智能科技真正服务于每一个人的生活。

     


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