In praktischen Anwendungen zeigt unsere TOF CS20 Maschine außergewöhnliche Leistung bei der Palettenerkennung. Die CS20 nutzt fortschrittliche TOF-Tiefensensortechnologie, um Echtzeit-3D-Daten von Paletten zu erfassen und eine präzise Positionierung und Erkennung zu ermöglichen.

Egal, ob es sich um Kunststoffpaletten, Holzpaletten oder spezielle Typen wie Stringer-Paletten und Blockpaletten handelt, erzeugt die Tiefenkamera der CS20 schnell Punktwolkenbilder, identifiziert präzise die Form und den Standort der Paletten und überträgt diese Daten nahtlos an das Steuerungssystem der automatisierten Gabelstapler, was die Betriebseffizienz in Logis-Tech-Umgebungen erheblich verbessert.

Die CS20 passt sich verschiedenen Umgebungen an, einschließlich Lagerräumen mit schwacher Beleuchtung und Außeneinstellungen, dank ihrer hohen Umweltanpassungsfähigkeit und Widerstandsfähigkeit gegenüber Störungen. Dies gewährleistet eine stabile und zuverlässige Leistung unter verschiedenen Arbeitsbedingungen.

Die CS20-Maschine steigert nicht nur die Effizienz der automatisierten Gabelstapler während des Palettenerkennungsprozesses, sondern verbessert auch erheblich die Betriebssicherheit, indem sie Fehler durch Fehlstellung oder Blockierung von Paletten verhindert. Mit herausragender Genauigkeit, Zuverlässigkeit und modernster TOF-Technologie ist die CS20 die ideale Wahl im Bereich der Palettenerkennung und hebt die Logistik- und Lagerautomatisierung auf neue Höhen.

Synexens 3D RGBD ToF-Tiefensensor_CS20

After-Sales-Support: Unser professionelles technisches Team, das auf 3D-Kamera-Messungen spezialisiert ist, steht Ihnen jederzeit zur Verfügung. Falls Sie nach dem Kauf Ihrer TOF-Kamera auf Probleme stoßen oder Klärungen zur TOF-Technologie benötigen, zögern Sie nicht, uns jederzeit zu kontaktieren. Wir verpflichten uns, einen hochwertigen technischen After-Sales-Service und eine erstklassige Benutzererfahrung zu bieten, um Ihnen sowohl beim Einkauf als auch bei der Nutzung unserer Produkte ein beruhigendes Gefühl zu gewährleisten.