托盘识别解决方案
在自动化工业、仓储智能、物流等行业中，托盘是常见的运输和存储单元，需要被有效地识别，以便AGV无人叉车正确叉取。洛微科技3D ToF相机对托盘进行采样，通过集成的深度学习算法，可精准识别托盘种类、数量、材质、尺寸等，同步输出托盘偏转角度、偏移距离等位姿、序号结果，保障AGV无人叉车准确叉取和存放货物。
两种解决方案推荐
工控机版解决方案
方案配置：D3相机+LWI-Vision 深度学习托盘识别算法
方案适用于自身工控机具有较强CPU及NPU资源的场景，提供托盘识别标准SDK部署在工控机中，输出托盘位姿信息
嵌入式版解决方案
方案配置：DM相机（嵌入式托盘识别算法）
方案适用于降本需求或无工控机的场景，DM相机内置RK3588核心板，拥有8核CPU+6TOPS算力，可以运行传统算法+深度学习算法。
方案优势
高精度识别
支持对多种颜色（蓝、黄、黑等）、材质（塑料、木质、金属等）以及形状（川字、田字等）托盘的精准识别。
多场景兼容
支持单托盘装卸车场景、多托盘堆叠场景等，广泛适用于横梁货架仓库、地堆仓库、高位货架、产线配送等作业环节。
高防护等级
相机具备IP67防水防尘等级，有效抵御粉尘和液体的侵蚀，适用于各种恶劣的工业环境。
抗环境光干扰
相机支持半室外使用，内置环境光过滤功能，托盘识别稳定且准确
3D图像优化
相机内置HDR、降噪滤波算法、坏点、畸变矫正算法，有效提升识别效果和准确性。
多种SDK兼容
支持Windows/Linux等多种操作系统环境下的SDK适配，方便用户在不同平台上进行集成和应用。
应用实例
无人叉车托盘识别
在某知名AGV厂家，洛微托盘识别解决方案成功应用于装卸车场景，可在车厢内部黑暗环境下，稳定识别多组托盘并输出多托盘坐标与位姿，同时，依托AI深度学习算法，能够适配多种颜色、材质托盘，满足客户的多样化需求。
- 垂直距离：最大2.5米
- 帧率：支持10帧/秒输出托盘坐标，支持AGV运动中识别托盘
点云效果
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