在物流分拣领域，包裹上包前需要将其进行逐一分离，传统的分离方式是通过人工来实现，劳动强度大，因此单件分离成为了自动化分拣前需要集成的一个重要步骤。

维感科技作为国内3D ToF视觉方案的一线供应商，针对物流行业的需求，开发了工业级RGBD深度相机DCAM560C系列，该系列可以输出在时间和空间上重合的RGB和3D深度图像，在成堆包裹进入分离皮带机时，通过DCAM560相机获取各个包裹的位置、轮廓和前后粘连状态，运用图像处理和深度学习技术，对包裹进行实时精准定位和形状分析，联动人工智能数据算法分析计算出最优的分离顺序及路径，通过控制不同皮带矩阵组伺服电机的运行速度，由分离皮带机通过速度差实现货物包裹的单件分离和智能排队，从而将批量的包裹变成单件排列，形成非常整齐的“阵型”，配合大型自动分拣设备，可以实现全自动传输和分拣，顺利完成订单处理。

DCAM560C系列用于包裹识别、单件分离场景

基于3D ToF技术的DCAM560C系列作为单件分离系统中比较核心的视觉部件，其分辨率和稳定性高，不受环境光干扰，在黑暗和强光下均可稳定工作；其中RGB相机采用全局快门曝光方式，更利于捕捉高速运动物体的轨迹；同时，结合高精度轮廓识别及深度学习算法，可以将包裹左右、前后粘连等状态分辨并分离开来。

DCAM560C实物图片

方案特点及优势

●视觉系统采用多模态目标检测算法，可有效处理纸箱、软包等各类型包裹；

●2M/1M RGB彩色图分辨率，全局快门曝光，更适合捕捉高速运动物体轨迹

●千兆以太网接口，连接更加稳定

●环境干扰影响小，可在强光或黑暗中工作

●精确度高，可定位最小边长10-15mm的包裹

●超高性价比，特别适合物流行业使用

物流领域其他应用

DCAM560C系列在物流行业应用多样，除了用于包裹识别，也可以在拆码垛、AGV栈板/托盘识别等领域广泛使用。

DCAM560系列用于无人叉车栈板识别场景