软包识别与拆垛方案方案优势：通过3顿视觉与础滨算法，实时精准识别软包堆垛形态，提升工作效率并减少人力操作的风险。
行业痛点与挑战
人工拆垛效率低，风险高
人工拆垛费时且劳动强度大，带来安全隐患，难以满足高效作业需求。
软包形状不规则，抓取难度大
软包在堆迭时易变形且形状不规则，增加了自动化识别与抓取的难度。
视觉识别算法
开发难度高集成复杂
视觉识别算法的开发需要应对不规则软包的复杂形态，具有一定的技术难度。
软包识别与拆垛方案技术亮点：
高性能视觉与础滨算法
相机捕捉表面纹理和点云数据，结合础滨深度学习，精准识别软包和纸箱等不规则物体，减少掉包和破包现象。
内置算法，简化部署
拆垛算法在相机内运行，实现实时数据处理，降低对外部设备的依赖，提升响应速度和系统效率。
自适应识别与抓取规划
无需预先训练，支持复杂堆垛结构，并通过智能规划优化抓取顺序。
四点标定，操作便捷
采用四点标定方法，简化系统与机械臂的对接，提升集成效率。
抗环境光干扰
系统能够在复杂光照条件下稳定运行，确保视觉识别的可靠性。
客户评价：
·“迈尔微视的3顿视觉拆垛解决方案让我们的自动化生产线运作更顺畅，极大减少了人力投入，并且抓取精准，降低了损耗。
·“设备稳定且易于集成，我们的技术团队几乎没花时间就完成了与现有机械臂的对接"。
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