在輪胎制造與物流環節中，傳統人工拆垛存在效率低下（單班次僅處理200-300條）、工傷風險高（輪胎平均重量達20kg）及垛形識別誤差率超15%等行業難題。梅卡曼德推出的3D視覺引導系統，通過3D視覺成像技術實現99.2%的輪廓識別精度，配合深度學習算法可實時解析復雜垛型，拆垛效率明顯提升。

項目需求

在其輪胎倉庫，每天有大量的輪胎拆垛需求。輪胎自重大，通常在幾十公斤，人工搬運勞動強度大，效率低。該企業引入了梅卡曼德AI+3D視覺對其產線進行自動化改造，以期實現輪胎自動化、無人化拆垛。降低企業用工成本，提升生產效率。

工作流程

梅卡曼德3D視覺引導輪胎拆垛采用3D視覺引導機器人抓取緊密貼合的輪胎，讀取輪胎側面的條形碼，后置于傳送帶上。

解決方案

1、 選用工業級3D相機Mech-Eye LSR L工業級激光3D相機，高精度，能夠對表面黑色、帶有暗紋的輪胎生成高質量點云；大視野，可完整覆蓋1800×1500的托盤，在遠距離安裝情況下依然對精度具有可靠保障；

2、自研激光結構光技術，可輕松應對實際現場廠房環境光有陽光、燈光等復雜光照環境（>30000 lx）干擾；

3、現場輪胎直徑從14英寸-21英寸不等，梅卡曼德3D視覺系統可適應現場眾多不同品規的輪胎；

4、智能規劃抓取，選取合適抓取角度和位置進行抓取，避免碰撞、掉件等問題，提升運行穩定性。

輪胎點云圖