GIẢI PHÁP PHÁT HIỆN THÙNG RỖNG VÀ ĐO MỨC ĐẦY CỦA SICK

GIẢI PHÁP PHÁT HIỆN THÙNG RỖNG VÀ ĐO MỨC ĐẦY CỦA SICK (EMPTY TOTE DETECTION AND LEVEL MEASUREMENT)

Trong các hệ thống logistic, kho vận và sản xuất tự động, khả năng phát hiện thùng rỗng (empty tote detection) và đo mức đầy (level measurement) là yếu tố then chốt quyết định độ chính xác của kiểm soát tồn kho và độ tin cậy của toàn bộ quy trình vận hành. Đối với nhiều nhà máy, tín hiệu này không chỉ dùng để đếm số lượng vật liệu mà còn để điều phối robot, điều khiển dây chuyền phân loại, tự động nhập kho – xuất kho, và ngăn chặn lỗi sản xuất.
SICK – thương hiệu hàng đầu về công nghệ cảm biến công nghiệp – cung cấp toàn bộ giải pháp dựa trên cảm biến LiDAR, cảm biến siêu âm, camera 2D và camera 3D, đáp ứng đa dạng điều kiện môi trường khắc nghiệt cũng như nhu cầu đo lường độ chính xác cao trong phạm vi milimet.

Tầm quan trọng của phát hiện thùng rỗng và đo mức đầy

Vai trò trong kiểm soát tồn kho (Inventory control)

Việc nhận diện đúng trạng thái thùng – rỗng, đầy, hay mức vật liệu còn lại – ảnh hưởng trực tiếp đến:

• Tối ưu lượng tồn kho theo thời gian thực
• Hạn chế sai sót nhập – xuất
• Đồng bộ dữ liệu giữa hệ thống quản lý kho (WMS – Warehouse Management System) và dây chuyền
• Giảm thất thoát vật liệu, tránh nhầm lẫn trong phân loại

Trong nhiều dây chuyền tự động, nếu hệ thống không phát hiện được thùng rỗng kịp thời, robot gắp hàng (robotic picking) hoặc băng chuyền có thể rơi vào tình trạng delay, gây giảm năng suất.

Tầm quan trọng trong độ tin cậy quy trình (Process reliability)

Độ chính xác của thông tin “rỗng–đầy” quyết định sự trơn tru của toàn bộ quy trình logistics nội bộ. Sai sót trong việc phát hiện mức đầy có thể dẫn đến:

• Robot gắp nhầm không khí → giảm tuổi thọ thiết bị
• Máy nạp nguyên liệu làm đổ tràn
• Thùng không đạt chuẩn bị đưa vào hệ thống
• Tăng tỉ lệ lỗi và chi phí vận hành

Bằng các công nghệ cảm biến tiên tiến của SICK, đặc biệt là các dòng LiDAR và camera 3D, các doanh nghiệp có thể đo lường chi tiết trong phạm vi milimet, từ vật thể siêu nhỏ đến các kiện hàng lớn.

Công nghệ cảm biến sử dụng cho Empty Tote Detection & Level Measurement

Tùy theo ứng dụng, môi trường lắp đặt và yêu cầu độ chính xác, SICK cung cấp ba nhóm công nghệ chính:

• Cảm biến LiDAR – Đo mức chính xác cao trong môi trường linh hoạt

Cảm biến LiDAR (Light Detection and Ranging – cảm biến quét khoảng cách bằng laser) của SICK là lựa chọn lý tưởng để:

• Phát hiện thùng rỗng
• Đo mức vật liệu trên bề mặt
• Nhận diện vật thể nhỏ trong thùng
• Hoạt động ổn định dù ánh sáng thay đổi

Khả năng phát hiện vật thể siêu nhỏ

LiDAR của SICK có thể nhận diện đối tượng có kích thước vài milimet, phù hợp cho kho phân loại sản phẩm nhỏ như:

• Linh kiện điện tử
• Bao bì mini
• Vật tư sản xuất

Phạm vi đo xa – góc quét rộng

Phù hợp trong nhà kho lớn, hệ thống băng chuyền tốc độ cao, nơi cần thu nhận dữ liệu diện rộng mà không ảnh hưởng bởi điều kiện ánh sáng.

Ứng dụng thực tế

• Kiểm tra thùng trống trước khi gởi vào hệ thống AGV/AMR
• Đo mức nguyên liệu trong các khay sâu hoặc thùng cao
• Theo dõi mức hàng trên băng tải nhiều tầng

• Cảm biến siêu âm – Giải pháp ổn định khi vật liệu khó phản xạ

Cảm biến siêu âm (Ultrasonic sensor) của SICK hoạt động dựa trên sóng âm, phù hợp với vật liệu:

• Màu tối
• Không phản xạ ánh sáng
• Bề mặt cong, nhám, mềm
• Các bao gói có tính trong suốt

Ưu điểm nổi bật

• Không bị ảnh hưởng bởi màu sắc hoặc độ phản xạ
• Đo được vật liệu trong thùng có độ cao thay đổi
• Hoạt động tốt trong môi trường bụi, hơi nước, hoặc sương

Ứng dụng điển hình

• Đo mức nước, chất lỏng, hóa chất
• Phát hiện thùng rỗng trong môi trường ánh sáng phức tạp
• Dùng trong nhà máy thực phẩm – đồ uống nơi hơi nước nhiều

• Camera 2D – Phân tích hình dạng và cạnh vật thể

Camera 2D (2D vision sensor) của SICK hỗ trợ phân tích:

• Ranh giới vật thể
• Mức chênh lệch hình ảnh giữa thùng đầy và thùng rỗng
• Tách biệt vật liệu nhỏ hoặc mỏng

Ưu điểm

• Chi phí hợp lý
• Dễ tích hợp vào băng chuyền
• Nhận diện nhanh các vật thể bề mặt phẳng

Ứng dụng

• Phân loại thùng trước khi vào line đóng gói
• Nhận diện sản phẩm nếu vật liệu có màu sắc ổn định
• Đo mức trong các khay thấp

• Camera 3D – Đo thể tích chính xác trong không gian

Camera 3D (3D vision sensor) của SICK cung cấp dữ liệu chiều sâu (depth data), tái tạo hình ảnh không gian thực với mức đo cực kỳ chính xác.

 Ưu điểm vượt trội

• Đo thể tích (volume measurement)
• Nhận diện đối tượng siêu nhỏ trong không gian hẹp
• Phát hiện vật bị che khuất một phần
• Độ phân giải chi tiết đến milimet

Ứng dụng chuyên sâu

• Palletizing/Depalletizing – xác định vị trí vật trong thùng
• Kiểm tra thùng rỗng trước khi robot gắp
• Công nghiệp điện tử: nhận diện linh kiện nhỏ trong khay
• Nhà máy tự động hóa cao cần dữ liệu 3D nhanh và chính xác

Tại sao doanh nghiệp nên chọn giải pháp SICK?

Đa dạng công nghệ – phù hợp mọi ứng dụng: Từ LiDAR, siêu âm đến camera 3D, SICK cung cấp trọn bộ giải pháp tùy chỉnh theo:, kích thước thùng, loại vật liệu, tốc độ dây chuyền, môi trường hoạt động

Độ tin cậy hàng đầu: Thiết bị SICK hoạt động bền bỉ, chống rung, chống bụi, phù hợp công nghiệp nặng và kho vận lớn.

Dễ tích hợp với hệ thống tự động hóa: Tương thích với robot, PLC, AGV, AMR, băng tải, WMS và MES.

Dữ liệu chính xác giúp tối ưu chi phí vận hành: Giảm sai số → giảm chi phí → tăng hiệu suất → tăng khả năng kiểm soát chất lượng.

Kết luận

Giải pháp phát hiện thùng rỗng (Empty tote detection) và đo mức đầy (Level measurement) của SICK đóng vai trò quan trọng trong tự động hóa hiện đại. Thông qua việc sử dụng cảm biến LiDAR, cảm biến siêu âm, camera 2D và camera 3D, doanh nghiệp có thể:

• Kiểm soát tồn kho chính xác hơn
• Tăng độ tin cậy quy trình
• Giảm lỗi vận hành
• Tối ưu luồng hàng và hiệu suất sản xuất

Nhờ sự linh hoạt và độ chính xác cao, các giải pháp này phù hợp từ hệ thống kho nhỏ đến dây chuyền tự động quy mô lớn.

Trích nguồn:

https://www.sick.com/ag/en/catalog/industries/logistics/warehouse-automation/storage-handling-and-sortation/empty-tote-detection-and-level-measurement/c/p654227?category=g585121&tab=overview

Xem thêm các sản phẩm của Sick tại đây.