智慧物流丨当智能视觉革新物流，工业视觉技术案例全解析

• 关键词：倍加福,视觉传感器,物流
• 摘要：无论是AGV自动导引车辆的准确导航、高架仓库堆垛托架的可靠定位，还是订单拣选过程中的高效运输控制，物流应用中都面临着诸多挑战。为了满足物流行业多样化的需求，倍加福提供了丰富的视觉传感器产品，旨在为您应用难题提供创新解决方案。

无论是AGV自动导引车辆的准确导航、高架仓库堆垛托架的可靠定位，还是订单拣选过程中的高效运输控制，物流应用中都面临着诸多挑战。为了满足物流行业多样化的需求，倍加福提供了丰富的视觉传感器产品，旨在为您应用难题提供创新解决方案。

今天，我们将深入探讨视觉传感器在物流行业中的三种应用，为您提供适用于各种工业视觉任务所适用的理想解决方案，满足您的应用需求。

 物流行业

工业视觉解决方案

1、AGV车辆定位与导航

PGV定位系统

随着科技的迅速发展，自动导引车辆（AGV）和机器人已在仓库物流领域被广泛运用，担任货物载体运输的重要角色。例如，机架系统或运输小车等这些智能运输设备首先通过导航系统找到货物载体下方的对准凹槽。一旦准确对准，它们将货物稳稳地抬起，确保其安全与稳定。然后，这些机器人继续行驶，准确无误地抵达指定的目的地。

PGV定位系统

位置引导视觉 （PGV） 定位系统能够可靠地识别货物载体，同时确保高分辨率的位置检测。PGV 采用 Data Matrix 标签，在设备底部贴有一个 Data Matrix 多码的标签。PGV 读取头由内置照明单元和大读取窗口的相机系统组成，以非接触方式对其进行检测。同时，检测读取头到标签的方向，从而确定目标对象的确切位置。利用来自 PGV 的数据，控制系统可以在机器人与货物载体接触时立即准确定位，以确保正确提取相应的载体。

亮点 

■ 集成照明单元的补光灯系统，即使在恶劣的照明条件下，读头也能可靠检测到标签。

■ 读头紧凑型设计和软件的开放式协议，PGV 易于集成，还可以通过即插即用进行简单调试。

2、高架仓库堆垛机可靠定位

利用简单的钻孔，通过PHA视觉技术实现准确定位

在自动化高架仓库中，由于受到各种因素的影响，将堆垛机准确无误地定位至正确的货架前，是一项颇具挑战性的任务。这些挑战主要来自于钢框架可能受到的各种波动和扰动。

为了解决这个问题，我们通常会采用一种模糊定位与齿轮架精确定位的两级工艺相结合的方法。首先，在第一阶段，我们会利用模糊定位技术，以高速大致接近目标货架。接下来，在第二阶段，我们将启动参考目标，将货架的定位精度提升至毫米范围。通过这种方式，我们可以确保堆垛机能够准确无误地将货物送达目标货架。

PHA 视觉技术

PHA 视觉技术使用一种简单高效的方法。只需在每个货架框架的钢材上钻一个孔作为参考点，节省了传统参考目标物的安装、维护等成本。模糊定位系统只需足够接近目标，使参考孔落在传感器的检测范围内，该范围高达 120×150 mm。一旦PHA检测到钻孔，就会计算X轴和Y轴的实际位置和目标位置之间的偏差。因此，用户无需为每个坐标方向安装单独的检测设备。

亮点   

■  PHA 提供四个方向信息的开关输出，以及一个 Ethernet TCP/IP 接口或一个 PROFINET 接口。

■  所有必要的系统组件，如相机、红外照明、评估单元和接口，都集成在一个紧凑的设备中。

3、智能分拣中货物装卸控制

SmartRunner 视觉传感器

在物流包装分拣站，我们需要将单个产品从运输箱中取出，并将其另行分拣打包。当运输箱通过辊筒传送带运送装卸时，往往在输送带 90度转角位置，设置检测工位。在同一个工位，可能会运送通过两种不同高度的包装箱，那么，我们需要通过传感器来进行货物的装卸监控。确保员工从正确的包装箱内取出相应的产品。我们将运输箱的上方区域，设置为传感器的监测范围，直接检测员工将手伸进包装箱的动作。

SmartRunner Detector 激光轮廓传感器

SmartRunner Detector 激光轮廓传感器为只需监测运输站的一侧提供了合适的解决方案。将发射器和接收器结合在一个设备中，对具有反光表面的目标物不敏感。此外，可以将检测范围限制在盒子的开口上方，并且对待检测目标物的最小高度进行参数化。因此，盒子旁边的把手和较小的异物都不会触发信号。

亮点

■ SmartRunner Detector 将强大的光列阵测距技术与视觉传感器和 LED 照明相结合。

■ 检测区域中的拾取动作，可以通过 RS485 接口读取出 2-D 图像，用于进一步的质量保证和文档编制。

 关于倍加福

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倍加福以德国曼海姆为公司总部，凭借其持续不断的对创新技术的研发，向全球工厂自动化和过程行业的客户提供丰富而多样的产品，致力于自动化行业的传统应用和面向未来的应用。同时，倍加福不断推动前瞻性技术的开发，为客户迎接即将来临的工业 4.0 的挑战铺平了道路。

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