3D深度视觉系统 3D机器视觉相机

针对散乱无序堆放的工件设计，可协助机器人实现3D智能抓取。通过对工件3D数据扫描以实现三维准确定位，引导机械手准确抓取定位工件，实现了工业机器人自动化生产线的柔性工装。
该系列广泛用于各类工作无序状态的上下料、分拣、拆码垛、装配等场景，具有精度高、速度快，布置快速，维护方便的特点。全系列产品智能化程度高、通用性强，*二次开发，帮助客户实现柔性化产线。能够大幅度改善锻造邮件、锻造部件、冲压钣金件、树脂成型邮件、软硬包装箱等各种异形工件的分拣速度，降低人力成本，提升客户的竞争力。
技术原理：
通过高速、的3D结构光成像系统，对物体表面轮廓进行扫描，形成点云数据；并对点云数据进行智能分析处理，加以AI算法、机器人路径自动规划、自动防碰撞等智能化技术；计算出当前工件实时空间坐标，并引导机器人完成自动抓取任务。

该系列广泛用于各类工作无序状态的上下料、分拣、拆码垛、装配等场景，具有精度高、速度快，布置快速，维护方便的特点。

项目背景：某大型快递公司分拣线，每个工位使用人工从混合堆叠的快递包裹中拣选出来，并将有面单的一面朝上放置在传送带上。
技术分析：实现无人抓取、分类、面单识别
Ø混合包裹有箱子、软包、信封件
Ø需要对面单有无进行检测
Ø包裹上有黑色、反光胶带
解决方案：深度学习检测分类，3D识别定位引导机器人抓取
Ø通过深度学习对包裹检测识别分类、检测面单
Ø通过3D点云定位抓取中心
Ø通过运动旋转控制寻找侧面面单
常用的3D视觉技术包括：
n双目立体视觉和结构光
nToF (Time-of-Flight)
n激光三角测量法
每项技术根据不同的原理来记录三维信息，它们均有不同的优点和缺点。

某物流公司要求做智能分拣项目，要求机器人抓取从输送线上传送过来的传递、包裹并放置在位置，实现快递包裹动态高速分拣。需要3D视觉识别系统确定快递、包裹的坐标位置，并实时将该坐标值发送给机器人控制系统，引导机器人完成快递、包裹的分拣。
技术分析：
方案要求机器人快速完成输送线上运动包裹的抓取分拣。
包裹、信封、纸箱等普通存在堆叠情况
包裹形态、体积差别较大，要求3D视觉实现对多品种快递包裹的识别定位
输送带高速运行，且快递包裹散乱无序堆叠摆放，自动分拣系统工作节拍较快
**等高峰期，需要持续工作
解决方案
通过机器人3D定位系统实现定位，并引导机器人快速完成包裹的分拣。
通过3D视觉方案实现三维扫描，解决散乱无序堆叠包裹的识别定位问题
AI智能分析的匹配算法，解决各种形态尺寸快递包裹的识别定位
并行工作方式，一台视觉系统引导多台机器人，实现快速抓取
稳定性强，保证货运峰值正常运行
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