物流行业解决方案
#服务案例 ·2022-09-03 08:21:25
ATHENA 超声波传感器是非接触式超声波测量技术的代表性品牌产品，能够稳定、精准地测量距离、位置与高度变化趋势。
其测量原理不依赖介质颜色、透明度或光泽度，可适应粉尘、蒸汽、雾气等复杂环境，在强光直射或深色物体识别场景中依然保持可靠性能。
在物流行业，ATHENA 超声波传感器为仓储、搬运、分拣、监控等环节提供精准的数据感知能力，大幅提升自动化系统的判别准确性与响应速度。
目前已在立体仓储、输送分拣、AGV 搬运、无人叉车、液罐监控、堆垛监测等领域广泛应用，为物流全链路的智能化升级提供可靠的数据支撑。
适用行业与应用场景
• 立体仓储：货位空满状态实时检测，支撑 WMS 动态调度
• 输送分拣线：物体到位检测与分拣触发，实现高速准确分流 AGV / AMR
• 搬运机器人：前方障碍物检测与路径避障，保障人机混行安全
• 无人叉车：托盘叉取位置辅助检测，提升叉取成功率与作业安全
• 储液罐 / 槽车：液位非接触测量，替代人工爬罐，降低作业风险
• 收货暂存区：堆垛高度监测，防止超限堆放导致塌垛事故
• 快递分拨中心：包裹体积测量与计数，为计费与路由提供依据
• 冷链仓库：在低温、高湿环境中稳定检测货物位置与距离
立体货架货位状态检测
场景痛点： 立体高位货架货位分布密集，人工巡检效率低、误判率高。货位空满状态无法实时同步至 WMS 系统，导致巷道堆垛机（STacker Crane）频繁无效行走，仓库整体吞吐能力下降。
解决方案： 在每层货架横梁端部安装 ATHENA 超声波传感器，传感器向货位方向发射超声波，通过回波时间计算货物高度或货物是否缺失。信号通过 IO 或 Modbus 实时上传至 WMS，货位状态精确到每个库位。
实际效果： 货位检测准确率达 99.5% 以上，无效行走减少约 30%，货架利用率提升 15%~20%，系统投资回收周期缩短至 12~18 个月。
输送线物体检测与分拣触发
场景痛点： 高速输送线上，物体到位检测延迟或漏检会直接导致分拣错误、道口误动作，影响整体分拣效率。传统光电传感器在深色包裹、反光膜、透明塑料膜等材质上误检率高，维护成本大。
解决方案： 在分拣线各道口入口前安装 ATHENA 超声波传感器，利用其对颜色、透明度、表面光泽度的不敏感性，实现任意材质包裹的稳定到位检测。传感器响应时间可达 毫秒级，直接触发推板或摆轮分拣动作。
实际效果： 分拣线处理量提升 20%~25%，误分率从 1.5% 降至 0.3% 以内，日常维护成本降低约 40%，传感器更换频率显著下降。
AGV 与 AMR 搬运机器人避障
场景痛点： 物流仓库内人与 AGV 混行场景普遍，静态障碍物（货架、托盘）与动态障碍物（人员、临时货物）并存。传统单点测距传感器覆盖范围有限，盲区多，在复杂环境下误报率偏高，导致 AGV 频繁停机或路径规划失效。
解决方案： 在 AGV 四角各部署一枚 ATHENA 超声波传感器，构建 360° 全向避障感知阵列。传感器最远检测距离可达 4m（可调），检测角度覆盖 30°~80° 范围，实时输出距离数据至 AGV 控制器，驱动路径重新规划或立即减速/停止。
实际效果： 人机混行事故率降低约 85%，AGV 有效运行时间提升 18%，相同仓库面积内可容纳更多 AGV 单元，系统整体吞吐量增加 12%~15%。
无人叉车托盘叉取辅助
输送线物体检测与分拣触发
无人叉车托盘叉取辅助
立体货架货位状态检测