3D视觉应用于智慧拆/码垛背景介绍

视觉引导自动化拆垛是利用计算机视觉和机器学习等先进技术来实现自动拆垛的过程，通过结合机器视觉+机械臂，使得作业效率和智能化程度大幅提升。在这个过程中，3D相机与计算机视觉，机器学习等技术相结合，用于实现物体的识别、定位、分割等功能，将物体的三维形状和位置信息捕捉下来，为视觉引导自动化拆垛提供强大的技术支持。

RGB-D相机拆码垛解决方案介绍

维感科技合作伙伴Micro-Technica，推出集成了Vzense® 3D ToF RGB-D深度相机的机器拣选系统，用于实现箱子和袋子的拆垛、堆垛、零件拣选等功能。

Vzense® 3D ToF RGB-D深度相机DS系列可快速捕捉作业区域内包裹/货物/垛型的位置与姿态，在实时输出深度数据的同时，辅以同步彩色高清图像，并将信息发送给内置3D视觉算法和智能轨迹规划算法的系统控制平台，通过AI深度学习+3D点云分割的方法快速准确地定位到箱体位置，并通过手眼标定关系和智能轨迹规划算法获取准确的抓取点位、放置点位和轨迹点位，引导机械臂完成抓取和码放一系列动作。

DS系列基于Sony DepthSense iToF芯片，具有边缘数据稳定、结构紧凑、计算快速、不受光照影响等特点，可以便捷灵活地安装在机械臂末端，辅助机械臂将货物、箱体整齐地码（或拆）在托盘或生产线上。结合了DS深度相机+算法，用户可以轻松应对多SKU且来料完全随机的拆码垛场景，在满足自动化拆码垛需求的同时，进一步提高生产效率，降低生产成本。

维感科技，工业级3D ToF感知技术领跑者

Vzense® DS系列相机的优势：

• 大量程, 大景深, 大视野, 适用于0.15~5.0m距离

• 基于SONY连续波ToF芯片, 精度更高,数据更稳定

• 支持Depth HDR模式以获取高对比度及复杂场景中的数据

• 受环境光的影响小, 适应大厂房工作环境

• 高解像力RGB模组, 可输出还原高色彩, 低噪声的RGB图像

• 体积小, 功耗低, 可实现“眼在手上”的设计

• 极高性价比, 适合批量化应用

05

Micro-Technica机器拣选系统使用场景

使用场景①：箱子拆垛

准确识别不同箱体之间的间隙，适用于随机摆放的各类箱体

使用场景②：麻袋拆垛

准确识别重叠放置的各位麻袋、软包，即使填充率低的麻袋也可以清晰识别

使用场景③：随机拆垛

配备自动码垛计算功能，兼容各种不同混合码垛

使用场景④：零件拣选

无需预学习即可识别零件，完成拣选