据国家邮政局相关数据显示，当前我国快递业日均揽收和投递包裹量均超3亿件，电商、物流行业的高速发展，造成传统人工分拣方式的变革迫在眉睫。众所周知，人工分拣存在效率低下、错误率高、成本高等特点，而由于日常作业的强度大，工作内容单一，人工作业的质量及效率普遍低下，自动化拆码垛系统应运而生。

跨维智能提供的软硬件一体3D视觉引导拆垛解决方案，采用自主研发的高精度3D工业智能相机配合3D工业视觉软件，同时搭配智能视觉处理方案，将视觉成像与三维几何深度学习紧密结合，引导机械臂快速完成拆垛工作，在满足客户自动化拆垛需求的同时，进一步提高生产效率，降低生产成本。

跨维智能3D视觉引导拆垛解决方案

在跨维智能3D视觉引导拆垛解决方案中，基于自研的3D智能相机可以获取作业范围内的点云信息及高清的2D图像，结合跨维3D工业视觉软件，先对点云和图像做一些预处理操作去除噪点，再利用三维几何深度学习模型进行实体分割，计算出分割后各个实体(麻袋/箱子)的中心位置，按照抓取策略进行一定的排序过滤，然后根据实际需求设置抓取偏移量，将抓取点发送到机械臂，从而引导机械臂快速准确地完成拆垛任务。

该解决方案可搭配跨维智能自研的主动条纹结构光DexSense 3D工业智能相机，该相机系列采用先进的DLP结构光技术方案，环境适应性强，不依赖物体自身纹理也可以获得高精度的3D点云。内置先进的AI算法训练模型，可识别各种不同型号箱体以及正反面，输出精准的位姿;多种不同型号Xema L/Xema P/Xema S，亚豪米级精度，不同视野范围，可安装在“眼在手上“(机械臂上)或者”眼在手外“(机械臂外)的方式，适应任一垛型的软包。

技术优势/产品优势：

稳定性高：基于AI模型可轻松识别待拆物体，抗环境干扰能力强，识别稳定性高;

部署简单：开箱即插即用，可快速完成安装部署，部署高效，调试运维简单;

低成本高回报：对比传统人工拆垛，可智能稳定地完成长时间高强度工作，替代1-3名力工，提高拆垛效率与质量;

工业级视觉硬件：自研DexSense 3D工业智能相机，提供多种不同视野范围/帧率/精度选择，环境适应性强，可满足各种严苛的稳定性要求;

智能轨迹规划：引导机器人以最优化路径进行抓取避免碰撞，在各种复杂干扰(快递传送带/货物支架/人工辅助等)情况下实时调整运动轨迹;

应用案例

跨维智能3D视觉引导混合纸箱拆垛

项目描述：

在物流分拣的过程中，经常都会遇见场地有限、SKU众多的实施难点，产品包装箱本身尺寸/包装类型(软包、透明材质、反光胶/扎带等)也经常不同，判断托盘是否载物等难题;该项目采用跨维智能3D视觉软件系统PickWiz扫描识别定位托盘上的纸箱，引导机器人将其放置在另一侧的滚筒线上，托盘上纸箱尺寸不同，混合码放，且要能识别出空的托盘。

方案优势：

通过AI算法模型，可有效检测不同尺寸的箱子和托盘，识别精度高，稳定性好;

视觉系统具有良好的泛化能力，新增型号只需进行简单的调试即可完成，帮助工厂加快生产节奏;

内置智能轨迹规划算法，可有效应对现场空间紧凑，干涉严重(滞留托盘、相机支架等)等问题，提升运行稳定性;

跨维智能3D视觉引导匣钵拆垛

项目描述：

化工行业的拆码垛是一项对于工人来说繁重劳累且容易危害健康的工作。该项目材料生产过程中，反应完毕的匣钵会被整齐堆放在拖车上等待清除钵内粉末。当拖车到达指定位置时，使用跨维3D工业智能相机定位拖车上的匣钵，配合机械手抓取每个匣钵，倒出粉末并放置到另一指定位置以循环使用。

方案优势：

使用AI训练算法模型，有效应对倾斜堆叠、钵身破损、钵内粉料溢出边沿等各类干扰识别的情况，精准输出匣钵位姿，成功解决客户难题;

视觉系统具有良好的泛化能力，新增型号只需进行简单的调试即可完成，帮助工厂实现匣钵自动化循环利用，加快生产节奏，实现柔性换产;

把工人从重复劳累的清除匣钵内烧结粉末的工作中解放出来，避免工人吸入粉末，减少人工，降低成本。

随着电商、物流行业快速发展的拆码垛需求，跨维智能推出了可批量复制的3D视觉引导单品/混合拆垛解决方案，可应用于单品拆垛、混合多SKU拆垛、快递供包等物流场景中，基于自研的软硬件一体3D视觉解决方案可快速应纸箱、麻袋、箱体、快递包裹等物体的识别抓取，大幅提升各行业物流应用场景自动化水平。目前，跨维智能跨维智能3D视觉引导单品/混合SKU 拆垛解决方案已成功落地于家电、物流、商超等多行业。

关键词：