2024从人工搬运到智能搬运托盘识别技术引领高效物流白皮书-迈尔微视_12页_2mb

报告摘要

智慧物流技术发展与托盘识别创新总结

自动化技术推动物流转型
传统仓储管理依赖人工搬运，存在效率低、安全性差等问题。智慧物流通过自动化技术实现高效、精准作业，尤其在高强度、重复性任务中优势显著。德勤报告显示，中国智慧物流市场预计2025年突破万亿元，企业对无人叉车、自主移动机器人（AMR）等设备需求大幅增长。工业4.0和智能制造背景下，自动化仓储成为提升效率、降低成本的关键手段。相比人工操作，自动化设备减少人力成本与安全事故，如2023/24年度英国25起因撞击导致的致命事故案例。
企业布局与技术应用
亚马逊自2012年收购KivaSystems后，部署了超75万台AGV机器人，覆盖全球仓储中心。其Proteus、Cardinal、Sparrow等机器人通过计算机视觉和机器学习技术，实现自动识别、拾取分类订单。京东同样广泛应用AGV机器人，推动无人分拣与仓储自动化。这两家企业展示了物流行业向无人化、智能化发展的趋势，为中小型企业提供参考。
托盘识别技术面临的挑战
无人叉车在搬运托盘时需应对复杂环境，如光照不均、托盘位置与角度不确定性等。传统二维码、条形码技术依赖清晰标签和固定摆放角度，难以适应非结构化场景。2D激光雷达虽被使用，但需要定制模板且易受托盘底部结构干扰。相比之下，基于3D ToF相机的识别技术具备更强的鲁棒性，可适应多类型托盘的复杂形态与环境变化。
迈尔微视PalletPro解决方案
迈尔微视的PalletPro系统采用3D ToF视觉技术，专为复杂仓储环境设计。通过集成3D相机与智能算法，系统可精准识别托盘位置、姿态及堆叠状态，支持90%以上托盘类型，无需额外数据训练。该系统部署于叉车两叉臂间，利用自动标定技术建立托盘与叉车间的坐标关系，实现快速对接。处理速度达10帧/秒，确保实时性与稳定性。
多场景适应性与技术优势
针对室外强光环境，PalletPro采用940nm红外发射器的ToF深度相机，增强抗干扰能力。对于黑色托盘等低反射率物体，相机在25米范围内仍能提供精准深度数据。系统支持TCP、UDP、CAN、485、API等通讯接口，兼容实时对接模式与两次对接模式，实现动态调整位姿与避障操作。
行业案例应用
某光纤通信企业引入PalletPro系统后，解决托盘与电缆盘具不规则摆放问题，提升无人堆高车的搬运精度与作业流畅度，实现复杂环境下的智能物流。中国巨石集团则通过该系统应对定制化金属托盘的识别挑战，显著优化物流效率，支持全自动化生产流程。
公司背景与使命
迈尔微视成立于2016年，总部位于杭州余杭区，专注于移动机器人与人形机器人领域的3D视觉传感器及AI算法开发。公司整合中科院、复旦大学等机构技术资源，致力于推动机器人视觉技术发展，以“让机器人‘看懂’世界”为使命，提供高效稳定的自动化解决方案，助力客户实现仓储转型。