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
Ø混合包裹有箱子、軟包、信封件
Ø需要對面單有無進行檢測
Ø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
Ø通過深度學習對包裹檢測識別分類、檢測面單
Ø通過3D點云精確定位抓取中心
Ø通過運動旋轉控制尋找側面面單
常用的3D視覺技術包括：
n雙目立體視覺和結構光
nToF (Time-of-Flight)
n激光三角測量法
每項技術根據不同的原理來記錄三維信息，它們均有不同的優點和缺點。
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。
深度圖/點云圖分辨率 | 230萬 |
點距 | 0.52mm（距離1.2m處） |
*Z軸精度 | 約1mm（距離1.2m處），zui高可達±0.02mm |
采集時間 | 0.12~0.4s |
掃描空間 | 375mm*235mm~2000mm*1250mm |
*基線 | 30cm |
*工作距離 | 0.45m~2.4m |
尺寸 | 400mm×157mm×115mm |
電源 | DC12V 3A |
數據接口 | RJ45以太網（Gige） |
重量 | 3kg |
SDK | Windows7,10；Ubuntu16.04及以上 |
