梅卡曼德3D视觉引导轮胎拆垛

在轮胎制造与物流环节中，传统人工拆垛存在效率低下（单班次仅处理200-300条）、工伤风险高（轮胎平均重量达20kg）及垛形识别误差率超15%等行业难题。梅卡曼德推出的3D视觉引导系统，通过3D视觉成像技术实现99.2%的轮廓识别精度，配合深度学习算法可实时解析复杂垛型，拆垛效率明显提升。

项目需求

在其轮胎仓库，每天有大量的轮胎拆垛需求。轮胎自重大，通常在几十公斤，人工搬运劳动强度大，效率低。该企业引入了梅卡曼德AI+3D视觉对其产线进行自动化改造，以期实现轮胎自动化、无人化拆垛。降低企业用工成本，提升生产效率。

工作流程

梅卡曼德3D视觉引导轮胎拆垛采用3D视觉引导机器人抓取紧密贴合的轮胎，读取轮胎侧面的条形码，后置于传送带上。

解决方案

1、 选用工业级3D相机Mech-Eye LSR L工业级激光3D相机，高精度，能够对表面黑色、带有暗纹的轮胎生成高质量点云；大视野，可完整覆盖1800×1500的托盘，在远距离安装情况下依然对精度具有可靠保障；

2、自研激光结构光技术，可轻松应对实际现场厂房环境光有阳光、灯光等复杂光照环境（>30000 lx）干扰；

3、现场轮胎直径从14英寸-21英寸不等，梅卡曼德3D视觉系统可适应现场众多不同品规的轮胎；

4、智能规划抓取，选取合适抓取角度和位置进行抓取，避免碰撞、掉件等问题，提升运行稳定性。

轮胎点云图