3D视觉系统 ，由3D成像单元和运动路径规划单元组成，实现了机器人的“眼睛”与“大脑”功能。
专业针对散乱无序堆放的工件设计，可协助机器人实现3D智能抓取。通过对工件3D数据扫描以实现三维准确定位，引导机械手准确抓取定位工件，实现了工业机器人自动化生产线的柔性工装。

项目背景：某大型快递公司分拣线，每个工位使用人工从混合堆叠的快递包裹中拣选出来，并将有面单的一面朝上放置在传送带上。
技术分析：实现无人抓取、分类、面单识别
Ø混合包裹有箱子、软包、信封件
Ø需要对面单有无进行检测
Ø包裹上有黑色、反光胶带
解决方案：深度学习检测分类，3D识别定位引导机器人抓取
Ø通过深度学习对包裹检测识别分类、检测面单
Ø通过3D点云精确定位抓取中心
Ø通过运动旋转控制寻找侧面面单
常用的3D视觉技术包括：
n双目立体视觉和结构光
nToF (Time-of-Flight)
n激光三角测量法
每项技术根据不同的原理来记录三维信息，它们均有不同的优点和缺点。

某快递公司的分拣中心，在进行包裹分拣时，快递员将收到的各种类的包裹（纸箱、邮件、软包）统一散乱堆放到分拣处，然后由人工逐个拾取放置到分拣输送带上。这种人工分拣方式效率低下，满足不了快递行业日益发展的快速要求。
技术分析：
方案要求实现无人化分拣流程
料框堆叠不同形状的袋装包装和盒包装无法用传统二维识别
包装形状各异，尺寸各异
人工拣选速度和质量受个人情绪等影响，极不稳定
人工 拣选多造成内部快件不确定损伤
解决方案：
通过机器人3D定位系统，引导机器人从包裹箱抓取包裹放置到传送带
通过3D视觉方案实现三维扫描定位
选用定制兼容型通用视野的产品型号
设用机器人设定抓取后扫描位置再放置到输送带
设定机器人轻拿轻放机制，确保拣选过程零损伤

可以完成以下任务：
多品种工件的机器人3D定位抓取上料
料框堆叠物体3D识别定位
复杂多面工件的柔性化3D定位抓取
大型物体3D定位抓取
工件的无序来料3D定位
多工序间机器人协作3D定位抓取
输送带上物体的快速3D定位抓取
喷涂机器人来料3D识别定位
大型设备的机器人装配3D定位