软包拆垛解决方案
现代化生产与物流行业中，软包拆垛环节对货物转运与柔性生产至关重要。在面临货物重量大、存在毒性、工作环境粉尘多等挑战时，人工搬运风险高且操作难度大，传统自动化拆垛方案（无视觉）效率低下，柔性差，且难以适应不同种类和尺寸的货物。
为此，基于3D视觉的拆垛技术应运而生，具备高性价比，能精准识别和操作各类软包袋、麻包袋等货物，可有效应对形变、褶皱等复杂情形，且垛型兼容性强，支持超大垛型，大幅提升工作效率，降低人力成本，减少错误率，展现出卓越的场景适应性和灵活性。
方案性能
| 近端视场 | 2240mm*1490mm@1.6m |
| 远端视场 | 7000mm*4660mm@5m |
| ToF分辨率 | 640*480dpi |
| RGB分辨率 | 1600*1200dpi |
| 测距精度 | ＜1%（@2m≤5mm） |
| 帧率 | Max28fps |
方案构成
探测距离：0.4-5m
视场角（H*V)：70°*50°
ToF分辨率：640*480 dpi
RGB分辨率：1600*1200 dpi
测距精度：＜1% （@2m≤5mm）
兼容性：支持AI深度学习，支持
模型训练，能够有效识别纸箱、
麻包袋、金属棒等物体
快速部署：支持少量样品训练完
成新场景适配
轻开发：支持通用型算法，支持
灵活调用识别、定位等算法
系统：win10及以上
CPU：intel i5 8500
内存：8G以上
硬盘：256G高速固态
GPU: RTX3050
配置相机
探测距离：0.4-5m
视场角（H*V)：70°*50°
ToF分辨率：640*480 dpi
RGB分辨率：1600*1200 dpi
测距精度：＜1% （@2m≤5mm）
拆垛软件
兼容性：支持AI深度学习，支持模型训练，能够有效识别纸箱、麻包袋、金属棒等物体
快速部署：支持少量样品训练完成新场景适配
轻开发：支持通用型算法，支持灵活调用识别、定位等算法
工控机
系统：win10及以上
CPU：intel i5 8500
内存：8G以上
硬盘：256G高速固态
GPU: RTX3050
典型物体点云及识别效果
软包垛
空托盘
方案优势
宽广视角 (70°*50°)，超大工作距离 (5m)，轻松应对超高、超大垛型 (2m*2m*2.3m)
无惧环境光干扰，无惧工厂光照，保障作业稳定性和可靠性
可搭配各类不同品牌机器人（六轴、四轴、立柱），支持单/双工位灵活部署
新增物料免注册，支持纯色、复杂图案、形变、褶皱等各类软包识别，支持空托盘识别
适应六花垛、五花垛、回形垛等典型垛型
塑料颗粒软包自动化拆垛
项目难点
项目现场需处理超大垛型（2m*2m*2.3m），常规方案难以满足，且现场空间局促，存在阳光散射现象，环境光干扰显著，对设备安装、视觉识别能力提出了严峻挑战。在此基础上，客户提出高性价比要求，使得在性能优化与成本控制间寻求平衡尤为关键。
项目亮点
1. 满足超大垛型且具备大视野（3.5m*2.2m*2.3m），支持双垛部署，自适应空托识别
2. 搭配立柱机器人，有效减少占地空间并降低成本，成功满足客户预算
3. 快速部署，3天完成整体部署
4. 针对现场天窗情况，具备抗环境光干扰能力
5. 抓取识别率高达99.9%，识别节拍＜3s
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