随着电商和物流行业的高速发展，分拣方式的自动化迫在眉睫。传统自动化拆码垛应用中，往往要求栈板定位精准，且货物规则且尺寸单一，因此大大限制了自动化拆码垛的应用范围，尤其是面对来料完全随机的工况。针对这些痛点，海康机器人研发并推出了基于机器视觉引导的机械臂拆码垛方案，这种方案可以轻松应对多SKU且来料无序的拆码垛场景。
系统介绍
3D视觉引导拆码垛系统由MV-DB1300A双目立体相机和RobotPilot机器人视觉引导平台两大核心组成。MV-DB1300A相机具有较大的基线距，同时增加了激光器的数量，并搭配独有的混合编码专利技术，使得相机在Z向深度图精度上可达为3mm@3m，并能抗环境光，在30000Lux光照条件下仍能还原完整深度信息。此外，它结合自研自动曝光技术，即使物流环境不断变化也能保证数据采集稳定可靠。
RobotPilot平台采用图形化，无代码式编程界面简单易用，全流程仿真模拟能够实时合成图像，无需实际工件和相機安装架设，可以缩短开发周期提高效率。而六步快速搭建法通过六步部署用户可快速完成视觉引導應用的搭建。
内置算法与轨迹规划
内置智能轨迹规划、碰撞检测及抓取规划等多种智能算法实时规划机械臂行走路径，而AI深度学习+3D点云分割方案用于包裹粗定位后，再利用物体表面纹理特征和点云边缘特征进行包裹精定位。
案例分析
大型电器制造工厂 视觉引导散热片拆装：
背景与挑战：该企业生产环节中存在大量不同尺寸规格散热片需要进行上料，但由于高压力箱体难以搬运，而且有隔板间隔而不适合传统2D视觉。
方案优势：通过使用海康三维摄像头轻松适配各种尺寸工作品质7*24小时全过程无需人工干预。
大型化工厂 视觉引導麻包袋上料：
背景与挑战：项目现场麻包袋质地柔软变性，不同位置压扁导致识别困难。
方案优势：通过实时拍照定位解决问题，以及鲁棒性的視覺識別系統避免掉包問題。
大型电子产品（3C）仓库 觀察紙箱自動裝卸：
背景与挑战：成品仓出库环节存在大量不同规格纸箱需要進行自動裝卸，但同一托盘上的商品可能会有多个不同的款式。
方案优势：海康機器人的系統可以支持單一吸盤應對不同大小紙箱，並適應黑色或白色的紙箱表面附著帶等狀況，並與AMR、讀碼機等其他設備無缝整合工作。
