該項目服務對象為美國某大型包裝材料制造企業，主要為電商、物流、零售、餐飲等行業設計和生產紙盒、紙箱等可持續包裝產品。在客戶出庫環節，存在大量紙箱拆垛需求。傳統人工搬運效率低、易出錯。而傳統自動化方案又難以解決紙箱SKU繁多、緊密貼合、托盤到位偏差等復雜問題。因此客戶希望通過引入梅卡曼德AI視覺系統對產線進行自動化升級。

工作流程：

AI視覺系統精準識別托盤上多種SKU的紙箱/紙托，并引導機器人按序抓取，放置于輸送線上。

應用優勢：

·  Mech-Eye LSR L工業級3D相機大視野、大景深，輕松處理1.0×1.0×1.8m的大垛型；

·  相機采用180°側拍安裝方式，可高精度掃描紙箱/紙托側面；

·  AI算法可應對紙箱圖案/顏色多樣、緊密貼合等復雜情況，為機器人抓取提供精確位姿；

·  智能規劃抓取，支持紙箱+紙托拆垛、紙箱拆垛等多種拆垛形式；AI深度學習技術，支持快速導入新增SKU。

應用成果：

·  紙箱拆垛效率大幅提升，且可7×24小時連續作業；

·  整體出庫效率及產能滿足客戶快速增長的訂單需求，為客戶業務發展提供了有力的技術支撐。

項目現場圖

紙箱+紙托側面識別結果圖

工業級3D相機

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