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仓储物流机器热/机械手臂供包系统方案内置深度学习硬核的RGB-D智能立体相机搭配机器人，通过深度学习算法和传统视觉算法的有机结合，引导机器人全时高效抓取。 一、需求描述： 1、使用机器人代替人工实现自动化全时供包 2、兼容纸箱、信封件、软包以及黑包裹等各类包裹 二、技术要求： 1、操作效率>1500件/小时 2、支持最大包裹尺寸：30cm*30cm*10cm 3、支持最小包裹尺寸：10cm*5cm*1cm 4、抓取成功率>99% 5、上双率<3% 6、人工干预频率<1次/小时 方案架构 上游：包裹在所有供包台主线上，进入单个供包台之前 积放段：为机械臂取件段囤积包裹，待取件段无包裹可抓时，积放段则会继续往取件段输送包裹 机械臂取件段（剔除段）：此段为机械臂取件段，RGB-D智能立体相机识别定位视野范围内所有包裹及其抓取点并排序，引导机械臂按顺序抓取包裹；当相机识别该段有包裹但无抓取点时或识别为异常件时，输送带会自动进行剔除 机械臂放件段：机械臂由取件段取件后可放在放件段，放件段继续把包裹传送到下一段 称重读码段：用于识别包裹任意面条码，以及包裹称重 输送带：包裹进入交叉带小车的过渡段
方案优势 1. 智能核心：业界首创使用智能立体相机(RGB-D)，相机内部完成定位及分割算法，简单应用支持相机与机器人直连 2. 稳定可靠：基于深度学习智能识别算法，无惧软包、硬包及信封等复杂多样的应用场景，搭配自研路径规划算法，确保最优包裹抓取顺序和路径轨迹 3. 部署简单：系统部署简单方便，向导式配置，一键手眼标定
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