通过自主开发的3D扫描仪可获准确并且快速地获取场景的点云图像，通过3D识别算法，可实现在对点云图中的多种目标物体进行识别和位姿估计。

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

自主开发的机器人轨迹规划算法，可轻松完成上述工作，保证机器人拾取零件过程稳定可靠。