随着电子商务和物流行业的快速发展，分拣方式的自动化迫在眉睫，人工分拣效率低、出错率高、成本高。然而，在传统的自动码垛应用中，往往要求托盘定位准确，货物规则且尺寸单一，这极大地限制了自动码垛的应用范围，尤其是面对完全随机的来料时。

针对以上痛点，海康机器人研发并推出了基于机器视觉引导的机械臂码垛方案，可轻松应对多SKU、无序码垛场景，适用于各类箱子、麻袋、箱柜等。，有效满足各类客户的仓储分拣自动化需求。

系统介绍

三维视觉引导码垛系统由两个核心组成:MV-DB1300A双目立体摄像机和机器人视觉引导平台。3D摄像机获取商品的深度信息和高清2D彩色图像。通过平台软件内置的3D视觉算法和智能轨迹规划算法，对货物进行定位和分割，并控制机械臂相应的抓取或堆垛动作。

下图为开箱码垛系统组成图，海康机器人提供视觉系统:

该系统由两个核心组成。

MV-DB1300A双目立体摄像机

高度精密

MV-DB1300A基线距离大，同时增加了激光器数量。配合独有的专利混合编码技术，进一步提高了相机的精度，Z方向深度图精度可达3 mm @ 3 m。

反环境光

结合最新的时域隔离、宽动态、多帧集成技术，MV-DB1300A相机具有出色的抗环境光能力，在30000Lux的光照条件下仍能还原完整的深度信息。

自动曝光

在典型的物流环境中，3D摄像机采集数据时很难保证光照的均匀性。结合自主研发的自动曝光技术，即使物流光照环境不断变化，3D摄像头采集的数据也能稳定可靠，保证了整个码垛系统的稳定性和适应性。

机器人视觉导航平台

图形编程界面

RobotPilot采用图形化无代码编程界面，简单易用。

全过程模拟

通过物理仿真，可以模拟真实的工程施工状态，实时合成图像，无需安装架设实际工件和摄像机。可以缩短开发周期，提高效率。

六步快速施工

RobotPilot总结了一套实现和交付的六步部署方法，并以过程指导的方式集成到软件设计中。通过六步部署，用户可以快速完成视觉引导应用的构建。

内置视觉算法

码垛视觉定位模块采用AI深度学习+3D点云分割的方案。深度学习网络粗略定位RGB图像的包裹，利用物体的表面纹理特征和点云的边缘特征精确定位包裹。

内置轨迹规划算法

软件内置了轨迹规划、碰撞检测、抓取规划等多种智能算法，实时规划机械手的行走路径。

应用案例

■大型电器制造工厂|视觉引导散热器拆垛

背景与挑战:该企业生产过程中，大量不同尺寸规格的热沉需要拆包装车，堆型高，人工搬运困难，相邻物料之间有隔断，工件有公差，传统的2D视觉定位方案无法适应这种应用场景。

方案优势:

轻松适应工厂现有的各种工件尺寸。

7*24小时全流程自动化，无需人工干预。

■大型化工厂|视觉引导的袋子拆包和进料

背景&挑战:项目现场拆包的对象都是麻布袋，柔软多变，而且在供料前都是人工堆码，很难保证堆码形状的统一性，采用机械臂固定位置示教的方式很难保证抓取的成功率，容易丢袋。

方案优势:

视觉系统可以实时拍照定位，轻松应对多变的婴儿床形状。

视觉定位算法鲁棒性强，可以轻松应对褶皱、倾斜、白色高反射、挤压变形等。

智能规划堆码顺序，避免包裹碰撞、挤压等问题。

■大型3C工厂|视觉引导纸箱拆箱

背景与挑战:企业成品仓库出库环节存在大量不同规格纸箱的开箱需求，同一托盘上有多个SKU，需要配合AMR和读码器完成整套自动出库动作，流程复杂。

方案优势:

大景深，大视野，轻松适应1.8m的桩形。

支持吸盘偏移量规划，实现单个吸盘可以处理不同尺寸的盒子。

轻松处理各种箱子，如黑色或白色纸箱，表面有胶带和带子的箱子等。

支持单SKU单拆卸、单SKU多拆卸、多SKU混合拆卸等。

支持AMR、传输线、读码系统、贴标机等物流设备无缝对接。

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