3D ToF 智能相機案例
取貨狀態判讀 - 取速偵測與機器學習

導入自動化搬運設備的挑戰

叉車 AGV 在貨架間進行貨物取放充滿挑戰。取貨前須先確認貨架上的貨物存在有無、取貨時須判斷棧板孔位置、還有貨物是否已從貨架上完全取出，若判斷有誤，都有可能影響運作效率，甚至為作業帶來安全隱憂。

 

---

自主判斷與學習，避免取貨未完全，影響運作

用機器視覺邊「看」邊「學」。叉車將貨物從貨架取出的過程中，安裝在貨架上的 3D ToF 智能相機 DMV-T 也對著貨架進行連續拍照，透過相機中的處理器與機器視覺軟體 DIAVision，計算叉車的運動速度與棧板貨物移動距離是否一致，藉此判斷貨物是否順利且已完全從貨架上取出；若貨物未能從貨架上完全取出，除影響取貨效率，也會因為貨物滑落而造成危害。

此外，台達機器視覺方案能進一步透過機器學習的方式，針對系統、事件等設定，持續累積資訊，例如記錄不同規格的棧板與貨架、每次取貨的速度與狀態，進而分析並持續改善取貨精準度與效率。
   

---

 

取貨偵測與學習解決方案
(3D ToF 智能相機 DMV-T + 機器視覺軟體 DIAVision)

 

	連續取像與即時運算，精準判斷移動速度與距離 DMV-T 具連續拍照模式 (60 fps)，可持續取得貨物移動狀態，並透過內建的 Arm 雙核處理器以及台達機器視覺軟體  DIAVision，計算幀與幀之間的距離差，判斷貨叉移動速度與貨物移動距離是否同步。
	取貨狀態偵測、告警設定與事件觸發 DMV-T 支援訊號雙輸出，可彈性設定不同的事件觸發。例如，當偵測到貨叉移動速度與貨物移動距離不同步，可同時發出告警並中止叉車繼續拉取貨物。
	ToF 技術特色，不受環境光影響，精準 3D 取像 飛時測距 (Time of Flight, ToF) 技術透過記錄紅外光源從物體反射的時間，計算物體距離與深度。即使在光線變化大的貨架之間，也能提供精準的 3D 影像資訊。

 

---