3D視覺區別于2D視覺的一個顯著特征是，除了顯示對象的X和Y值 外，還可以提供記錄場景或對象的深度值。這為解決復雜任務提供了 全新的可能。 其應用領域包括上下料、隨機揀選、混合分揀、混合碼卸垛、裝箱、 軌跡規劃、組裝和裝配、尺寸測量、三維重建等。

3D視覺區別于2D視覺的一個顯著特征是，除了顯示對象的X和Y值 外，還可以提供記錄場景或對象的深度值。這為解決復雜任務提供了 全新的可能。 其應用領域包括上下料、隨機揀選、混合分揀、混合碼卸垛、裝箱、 軌跡規劃、組裝和裝配、尺寸測量、三維重建等。

 

項目背景：某大型快遞公司分揀線，每個工位使用人工從混合堆疊的快遞包裹中揀選出 來，并將有面單的一面朝上放置在傳送帶上。

 

 

技術分析：實現無人抓取、分類、面單識別

◆ 混合包裹有箱子、軟包、信封件

◆ 需要對面單有無進行檢測

◆ 包裹上有黑色、反光膠帶

解決方案：深度學習檢測分類，3D識別 定位引導機器人抓取

◆ 通過深度學習對包裹檢測識別分類、檢測面單

◆ 通過3D點云精確定位抓取中心

◆ 通過運動旋轉控制尋找側面面單