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产品详情
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点云精确定位抓取中心
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。
3D视觉区别于2D视觉的一个显著特征是，除了显示对象的X 和Y 值外，还可以提供记录场景或对象的深度值。这为解决复杂任务提供了全新的可能。
其应用领域包括上下料、随机拣选、混合分拣、混合码卸垛、装箱、轨迹规划、组装和装配、尺寸测量、三维重建等。
深度图/点云图分辨率 | 230万 |
点距 | 0.52mm（距离1.2m处） |
*Z轴精度 | 约1mm（距离1.2m处），zui高可达±0.02mm |
采集时间 | 0.12~0.4s |
扫描空间 | 375mm*235mm~2000mm*1250mm |
*基线 | 30cm |
*工作距离 | 0.45m~2.4m |
尺寸 | 400mm×157mm×115mm |
电源 | DC12V 3A |
数据接口 | RJ45以太网（Gige） |
重量 | 3kg |
SDK | Windows7,10；Ubuntu16.04及以上 |
