机器人3D视觉 无序抓取系统

4、包裹体积测量
背景：电商行业为了提高空间利用率，都需要对包裹进行体积测量。
难点：传统的包裹体积测量步骤繁多效率低下。
解决方案：通过悟空3D传感器采集三维图像信息，利用3D智能软件可以对各种尺寸的包裹进行实时体积测量。

应用场景：
1、物品分拣
背景：电商或者快递公司在进行包裹分拣时，工作人员会将各种种类的包裹统一散乱的堆放在分拣中心，然后由工作人员逐个挑选放置到输送线上。
难点与问题：包裹的形状尺寸各异，料框堆叠乱序，无法用传统的二维识别定位。人工拣选*出错。
解决方案：通过悟空3D传感器采集RGBD信息，利用3D智能定位软件进行物品分类并定位工件的抓取点并将坐标信息传给工业机械人，引导工业机器人快速精准的抓取工件。

6、工件分拣与上料
背景：制造商的加工中心或自动装配线上，工人需要从料框中取出零件放入定位的工装夹具中。
难点：料框中的工件散乱、无序、堆叠，传统的2D视觉无法分辨。
解决方案：通过悟空3D传感器采集三维图像信息，利用3D智能定位软件定位工件的抓取点并将坐标信息传给工业机械人，引导工业机器人快速精准的抓取工件。

3、无人拆垛
背景：许多电商或者医药行业拆垛时，经常会遇到有些垛已经不完整，且不同垛的包装尺寸也不一样。
难点：垛形不完整，上层有可能只有一两箱包裹且不是规则摆放。包装箱也有不同尺寸。
解决方案：通过悟空3D传感器采集三维图像信息，利用3D智能软件可以兼容各种尺寸的包装，也可以兼容不完全规则的垛形。通过优化计算引导工业机械人进行拆垛。
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