卸垛机器人的技术应用04:46来自非红物流上期我们讲了码垛机器人，这期来谈谈卸垛机器人。跟码垛机器人的作业顺序相反，卸垛机器人的任务是从转运托盘中挑选出一箱箱或一包包的货物，然后做一系列事情。比如，将它们放置在传送带上。这听起来像是一个用工业机器人手臂可以轻而易举用自动化完成的任务，就像人工卸垛一样简单，只是用人太费力气，而且现在重体力劳动的资源也紧缺。但事实上，机器人手臂工作容易是因为它只需要一次又一次地从相同的托盘中拿出相同的箱子，而实际卸垛的任务中，很多是像电商仓库收到的货物大小不一，紧紧地挤在一堆。这对大多数机器人而言，有太多的可变性而变得难以操作。所以除了跟码垛机器人的手爪功能一样，作业顺序逆反操作以外，卸垛机器人还需要解决以下问题：第一，多种尺寸规格不同、视觉纹理不同的包装箱货品码放在同一托盘上，甚至出现上层货品遮挡下层货品，要解决视觉检测、分割、识别的难题。第二，尺寸规格相同的包装箱货品码放在同一托盘上，货品彼此紧密挨靠，导致的视觉检测、分割、识别难题。第三，透明塑料包装箱货品在视觉处理上存在分割界限模糊，特别是整个托盘都是透明塑料包装箱货品的时候，容易出现的视觉分割出错问题。第四，包装箱货品在码放的时候出现货品堆码随意、不整齐，倾斜码放的货品产生视觉检测、识别困难的问题。以上主要是视觉识别和分割的问题，目前使用3D视觉检测技术去解决尺寸、纹理差异极大且随意、混合堆放的上千种纸箱的快速准确拆垛。另外，卸垛机器人还需要有自我学习的能力。相对于固定程序的码垛机器人，卸垛机器人的任务更复杂，整托盘一层层的箱子，堆起来像是一个整体的巨大箱子，从哪里入手捡起，这对于机器人来说是棘手的，要从零基础开始，不知道箱子是什么。当它拾起箱子时，它就建立一个关于箱子看上去是什么的模型，甚至机器人会轻推堆积在一起的箱子，然后看看发生了什么，通过运动与感知的结合丰富这个模型，再使用这个模型加快对下一个箱子的识别。机器人系统要有能自我训练，自我校正的软件方案，而无需人工训练步骤，否则智能化和自动化的水平将比人工卸垛更低。因此，卸垛机器人要融合当前最先进的3D视觉、深度学习和机器人规划控制技术，才能具备识别精度高、对复杂场景适应性强等优势，接下来要解决的就是作业速度和成本问题了。可以在视觉引导下的柔性机器人路径规划与运动控制算法方面不断优化，缩短抓放节拍，以此提高卸货效率；也有使用消费级深度相机取代工业级相机来大幅降低视觉部件成本的，以此优化整体的卸垛机器人造价。总之，卸垛机器人进行产品的拆垛，产品分流输送，空托盘集中码放等，适用于产品周转后的集中分拣，包装，并结合控制系统，外围检测系统，实现自动化，智能化，生态化的物料状态控制和管理，能满足在线检测，自动分配等要求，有着旺盛的需求，技术迭代和新产品的不断推出，会让我们在未来能够适应更多的卸垛场景。其他内容码垛机器人的应用特点RFID技术与加快托盘循环共用效率RFID技术在冷链物流领域的应用物流自动化的优点与限制高密度自动化存储系统的应用和建设

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