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行业背景
要求机器人将输送皮带线上不同型号的物品实现分拣，抓取，并将同品类的物件按指定垛型码垛，便于叉车运至仓库储存。更高效的完成输送任务，减少人工的误差和时间，提高周转效率
技术分析
要求机器人将输送皮带线上不同型号的物品实现分拣，抓取，并将同品类的物件按指定垛型码垛 散乱、无序、堆叠工件的识别与定位；
项目要求机器人将输送皮带线上不同型号的物品实现分拣，抓取，并将同品类的物件按指定垛型码垛
散乱、无序、堆叠工件的识别与定位；
对料框里的工件进行分拣识别定位；
输送线上在线式扫描识别，实时控制；
物件位置与姿态的自动跟踪、自动判别与码垛；
数控机床、汽车零部件上下料。
需要同时处理两种或者以上的物品码垛
箱子的尺寸不同，码垛的垛型不同
 
解决方案
三维机器视觉系统获取物件三维点云数据，通过算法计算出工件的三维位置及姿态，生成抓取或吸取路径引导机器人从料框中抓取或吸取工件，并对工件做二次精准定位及放置，进行无序物料的识别、分拣、码垛，实现工业机器人自动化产线的真正柔性工装。
通过3D视觉方案实现三维扫描定位，引导机器人实现两种或以上药箱的分拣、抓取、码放
通过3D数据快速建模，快速识别药箱种类
 同时建立两种或以上数量垛型模型，垛型及码垛层数可任意设置，操作简便
 
客户收益
1、建立了更精确、高效的自动化解决方案
2、完全实现自动化提高生产效率降低损毁率
3、有效提高效率和准确度
 
应用行业
物流、仓储、电商、药品、食品、包装、生产制造等
生产
生产
机器视觉在智能制造生产中主要用于视觉检测，视觉引导。关键技术包括图像获取、图像预处理、图像分割、图像识别、检测
物流
物流
机器视觉在物流仓储方面主要用于：视觉检测，视觉识别，以及视觉引导。关键技术包括：自动化形状识别技术，自动化数量检测技术，自动化的色码扫描技术等。
仓库
仓库
机器视觉在智能制造生产中主要用于视觉检测，视觉引导。关键技术包括图像获取、图像预处理、图像分割、图像识别、检测等
药品
药品
机器视觉在药品行业主要用于视觉检测。关键技术包括产品缺陷检测、质量检测，破损检测等。