cas client
Complex depalletizing
Mixed layers, disorganized packages, variable heights: 3D vision algorithms detect each unit and calculate the optimal unstacking sequence for autonomous operation without human intervention.
Contact usEn logistique, rien ne se répète : le colis suivant n’a ni la taille, ni la couleur, ni le poids du précédent, et la palette qui arrive n’est jamais tout à fait droite. Un système de vision y sert moins à juger une pièce qu’à comprendre une scène : où sont les objets, comment les saisir sans rien renverser, et ce qui vient de se passer sur le flux.
La vision industrielle donne au robot la position réelle de ce qu’il doit prendre, sans référentiel produit préalable. Elle mesure la scène en trois dimensions, reconnaît des colis qu’elle n’a jamais vus, planifie une prise qui ne fera tomber ni la pile voisine ni le colis saisi, et signale les incidents du flux : un colis tombé, une palette hors gabarit, un film déchiré, un code illisible. Elle sert ainsi autant à agir qu’à savoir ce qui s’est passé.
Sans référence
produit inconnu accepté
Le système travaille sur ce qu’il voit, pas sur une base d’articles à tenir à jour.
3D
position réellement mesurée
Hauteur de pile, inclinaison, débord : la scène est mesurée avant chaque prise, pas déduite d’un plan de palettisation.
24 h/24
sans dérive d’attention
Le critère de décision est le même en début d’équipe et au dernier camion de la nuit.
1 image
par incident relevé
Un litige se règle sur la photo de la scène plutôt que sur le souvenir de l’opérateur.
Enjeux du secteur
Cartons, bacs, sacs, fardeaux, colis souples : la variété est la règle, et les nouveaux articles arrivent plus vite qu’on ne les référence.
Lumière de quai, reflets sur le film étirable, palettes mixtes, hauteurs variables : les conditions changent d’une heure à l’autre et d’un fournisseur à l’autre.
Sans position mesurée, le bras travaille sur une pile supposée droite. La première palette de travers suffit à faire tomber la suivante.
La trajectoire compte autant que la prise : éviter le convoyeur, la colonne, la pile voisine et l’opérateur qui passe fait partie de la décision.
Colis tombé, palette penchée, débord, film déchiré, article oublié dans le bac : ce qui coûte le plus n’est pas un défaut produit, c’est un événement.
Lire un code abîmé, masqué ou mal orienté, et rapprocher le colis lu de la commande : sans cela, le suivi s’arrête au dernier scan réussi.
Sur le poste
La vision 3D donne la position, l’orientation et les dimensions réelles de chaque objet de la scène. Le robot ne suit plus un plan théorique de palette : il prend ce qui est là, dans l’ordre qui préserve l’équilibre de la pile, et adapte sa trajectoire aux obstacles qu’il voit.
C’est ce qui permet d’accepter des références jamais vues, des palettes mixtes et des arrivages non conformes au plan annoncé, sans passer par la création d’une fiche produit pour chaque nouvel article.
Sur le flux
Un entrepôt ne produit pas des défauts, il produit des événements : un colis qui tombe entre deux convoyeurs, une palette qui part de travers, un carton éventré, un article qui reste dans le bac. Ces situations sont rares, variées, et c’est précisément ce qui les rend difficiles à décrire par des règles.
Un modèle entraîné sur vos propres images apprend à quoi ressemble un flux normal chez vous, et signale ce qui s’en écarte. Chaque signalement garde son image, ce qui permet de traiter un litige, de remonter une cause et de suivre la dérive d’un poste dans le temps.
cas client
Mixed layers, disorganized packages, variable heights: 3D vision algorithms detect each unit and calculate the optimal unstacking sequence for autonomous operation without human intervention.
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3D localization of loose parts allows the robot to calculate the optimal pick without a dedicated gripper or organized feeding. At Psycle, vision models adapt to the diversity of shapes and materials.
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Vision-based robot guidance positions each component with sub-millimeter accuracy for insertion, screwing or clipping operations, even when the part arrives in an uncontrolled pose.
Contact usMéthode
.01
Nous partons d’un échantillon représentatif de ce qui passe vraiment : formats extrêmes, colis souples, palettes mal filmées.
.02
Caméra, éclairage, stratégie de prise et trajectoires sont éprouvés sur une cellule d’essai, cadence et cas limites compris.
.03
Raccordement au robot et à l’automate, remontée vers le WMS, gestion des reprises manuelles et des cas que la cellule refuse.
.04
Nouveau conditionnement, nouveau client, nouvelle typologie d’incident : la mise à jour se fait chez vous, sans nous.
Un poste placé trop loin voit la scène sans pouvoir agir ; trop près, il ne voit que la pièce et rate l’événement.
| Où la caméra se place | Ce que le système décide | |
|---|---|---|
| Dépalettisation | Au-dessus du poste de reprise | Ordre de prise, point de saisie et trajectoire sans collision |
| Dévracage et préparation | Au-dessus du bac ou du convoyeur d’alimentation | Choix de l’article saisissable, ou demande de reprise manuelle |
| Contrôle de palette | En sortie de filmeuse ou avant expédition | Palette hors gabarit, débord ou film déchiré signalés avant le camion |
| Lecture de code | Sur convoyeur, avant aiguillage | Colis rapproché de la commande ; sortie en zone de reprise si illisible |
| Surveillance de convoyeur | Sur les points de transfert et de chute | Incident daté et illustré, alerte si la situation se répète |
| Chargement de quai | À l’entrée de la remorque | Contrôle du compte et de l’état des palettes chargées |
The intelligence Psycle brings is essential for obtaining a reliable result.
Julien Guinoiseau – Director
Aretec (groupe SOGAT)

With Psycle, we have reached a new level.
Charles Lestoquoy – Director
Ascodero (groupe Siléane)
Psycle is an ideal partner for developing advanced machine vision functions.
Sébastien Le Jariel – Head of Pre-Project Engineering
Himber Technologies (groupe SMB)
The partnership with Psycle opens up very interesting new possibilities for automating food processes.
Estelle Le Pape – President
MCA Process
No. The system works on what it sees: it measures the position, orientation and dimensions of each object in 3D. New product references, mixed pallets and deliveries that do not follow the announced pattern are handled without creating a product record.
Yes, that is precisely its role. The scene is measured before each pick instead of being inferred from a palletizing pattern. The robot takes into account the actual height of the stack, its tilt and any overhangs. It picks the packages in the order that keeps the stack stable.
The path is part of the decision, just like the pick itself. The calculation takes into account the conveyor, fixed obstacles, the neighboring stack and the package being gripped, so that the movement neither knocks anything over nor hits anything.
A package that has fallen between two conveyors, a pallet that is askew or out of gauge, torn film, a burst carton, an item left behind in a tote, an unreadable code. The model learns from your images what your normal flow looks like, and every alert is stored with its photo.
Yes. Commissioning includes the connection to the robot and the PLC, the upload of information to the WMS and the handling of cases that the cell rejects and sends back for manual handling.
Yes, as long as the information is still present in the image. The system reads codes that are damaged, partially hidden or misoriented, then matches the package it has read with the order. Tracking therefore no longer stops at the last successful scan.
les solutions psycle
un framework Python compatible avec les standards de vision (GenICam) et les derniers modèles de Deep Learning.