挑戰：在大多數已經(jīng)應用了AGV的倉庫中，依然存在人工堆放物品的情況，這會(huì )導致WMS系統無(wú)法實(shí)時(shí)判斷每個(gè)庫位的實(shí)際占用情況，進(jìn)而造成WMS提供給AGV的信息不準確。如果已經(jīng)被占據的庫位不能及時(shí)被識別，AGV可能會(huì )收到錯誤指令，不僅降低了運行效率，還容易碰撞其他貨物或設備，嚴重時(shí)甚至可能引發(fā)安全事故，危及人員和設備的安全。

庫位狀態(tài)識別系統因此應運而生，系統通過(guò)自動(dòng)定位、數據實(shí)時(shí)同步、精確庫存控制等功能，優(yōu)化庫位資源配置，減少人為失誤，提升運營(yíng)效率。

常見(jiàn)的兩種庫位狀態(tài)識別傳感器的痛點(diǎn)：

單點(diǎn)激光雷達傳送的庫位信息不夠準確，容易造成堆放事故

部分倉庫采用單點(diǎn)激光雷達進(jìn)行庫位檢測，但這種測距雷達一次只能發(fā)射一束激光到物體表面形成一個(gè)點(diǎn)，可能會(huì )忽略紙箱或托盤(pán)之間的縫隙，導致誤識別庫位狀態(tài)，進(jìn)而引發(fā)堆放事故。

純RGB相機校驗方法單一，存在誤判和信息缺失風(fēng)險

采用RGB相機進(jìn)行庫位狀態(tài)判定時(shí)，存在以下弊端：

- 深度學(xué)習檢測目標時(shí)，訓練集外的物體進(jìn)入庫位可能會(huì )導致誤檢，給出錯誤信息。

-缺少貨物高度信息，難以安排堆疊任務(wù)。

-超廣角魚(yú)眼相機在庫位判定中存在邊緣畸變問(wèn)題，影響模型訓練與預測的準確性，并增加服務(wù)器成本。

解決方案概述

邁爾微視采用RGB-D相機，提供庫位的三維數據與顏色信息，自動(dòng)識別貨物有無(wú)、擺放規范及異常占用，也可以通過(guò)3D視覺(jué)智能AI系統區分貨物類(lèi)別，輸出到調度系統，實(shí)現智能出入庫檢測。相機內置算力，無(wú)需外部工控機。與此同時(shí)，邁爾微視提供庫位狀態(tài)識別軟硬件一體解決方案，及專(zhuān)業(yè)的模型訓練和部署指導等服務(wù)支持。

核心優(yōu)勢

• 全面監測：通過(guò)三維數據和顏色信息采集，結合AI技術(shù)，精準識別庫位狀態(tài)。

• 簡(jiǎn)易部署：庫位狀態(tài)識別算法置于相機端，降低部署與維護成本。

• 靈活通訊：支持TCP/IP、UDP、HTTP等多種通訊方式，以JSON格式實(shí)時(shí)上報數據至控制系統。

• 提升效率：實(shí)時(shí)傳遞庫位信息，協(xié)助調度系統快速、準確地分配任務(wù)。

3D視覺(jué)相機、視覺(jué)避障相機、視覺(jué)定位相機、視覺(jué)對接相機、視覺(jué)導航相機