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案例分析

Elevating Logistics Efficiency and Competitive Edge

洛微叉车托盘识别: 提升物流效率和竞争优势

无人叉车托盘识别目前存在的痛点

精度问题:复杂的背景或不同环境光线条件可能导致识别精度下降。

适应性问题:不同大小和形状的托盘需要相机能够适应多样化的条件进行准确的辨识。

实时性问题:高通量的仓储操作要求相机系统具备快速识别托盘的能力,以避免成为物流瓶颈。

成本问题:高性能的TOF相机系统成本较高,企业需要合理的投入与产出比。

洛微科技无人叉车托盘识别技术解决方案

洛微科技无人叉车托盘识别解决方案从多方面大幅改善上述痛点:

算法优化:使用先进的图像处理和识别算法提高系统对托盘的识别精度和鲁棒性。

多条件适应性:开发能在多种光线和背景条件下都能稳定工作的图像识别策略。

系统集成:整合传感器数据处理、机器视觉与自动化控制,以实现高效率的识别与响应。

成本效益分析:选择合适的TOF相机型号和配置,平衡性能与成本,以获得最佳的投资回报。

Black Pallet
Wooden Pallet
Multi-Pallet Posture info.

方案的价值

提升效率:快速准确的托盘识别有助于提高全流程的物流效率,减少停滞和错误。

减少人工:自动化的识别系统可以减少对人工操作的依赖,进而降低劳动力成本和错误率。

数据优化:精确的托盘数据有助于优化库存管理和供应链规划。

竞争优势:高效的托盘管理系统可以为企业在市场竞争中提供优势,例如缩短客户响应时间和提高服务水平。

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