行业背景

物流行业是当今现代社会中最重要的行业之一。来自世界各地的包裹可以在几天之内到达目的地背后是一系列非常复杂的系统和流程。物流行业需要高节奏的实时操作，比如大量的包裹在物流设施中快速移动，事先不知道什么东西会到达，什么东西需要进行分类并送往目的地。这些问问题不可避免的带来了很多不可预测的情况。因此需要一个高度适应和智能的解决方案，系统可以进行深度学习，随着时间的推移，系统可以更加了解需要识别的物体，并达到快速区分物品的要求。

Fizyr软件便是一个例子。Martijn Wisse教授在2014年创立的代尔夫特机器人公司，作为机器人分拣和材料处理单元的系统集成商。凭借在当时新兴的深度学习领域的良好表现，他们赢得了著名的亚马逊拣选挑战赛，2017年，代尔夫特机器人公司重新命名为Fizyr（意思是：步枪范围），并转向未来的计算机视觉系统与深度学习。

应用痛点

物流行业与其他机器人应用不同，因为在拣选仓库中，很少有包裹或物体看起来是一样的。在工业物料拣选的情况下，往往会有一个装满相同部件的物料箱，这对物体检测、材料处理和识别提出了更高要求。正是这种巨大的多样性和可变性，使Fizyr了解到深度学习技术可能是解决这一挑战的唯一途径。在一个不可预测性如此之高的系统中，如包裹分拣中心，只有应用更智能的系统才能迎接挑战。

解决方案

Fizyr是一家纯粹的软件公司。Zivid是一家纯粹的3D相机公司。这创造了一个为自动化物流开发真正突破性的解决方案完美的机会。Fizyr采用Zivid 3D相机提供的高质量的点云，然后将其输入他们的软件。在深度学习领域中，输入数据的质量是最优先考虑的问题之一，而这正是Zivid 3D相机的强项。Fizyr在检测和分割方面做了很多工作，以了解场景、拣选姿势、紧密堆叠的箱子之间的间隙，所有这些都是物流机器人拣选解决方案中的挑战。

如图片所展示，在Zivid 3D相机的帮助下，Fizyr的软件系统可以有效的检测和分类物品标签比如运输和警告标签来提升分拣环节的安全性和有效性。Fizyr的CEO解释道" Fizyr的软件产品能够在真实的物流环境中对未知物品和包裹进行自动拣选和三维堆叠。准确的点云是必要的，以便分拣机器人能够稳健有效地移动。这就是为什么我们必须依靠Zivid的高质量机器人视觉相机，它可以可靠地提供我们的深度学习算法所需的准确和详细的点云。"

结果

Fizyr已经在物流自动化领域赢得了声誉，因为它拥有一流的解决方案，能够可靠地、快速地执行包裹拣选。在物流领域中，速度很重要，Fizyr已经开发了一个复杂、有效的系统，可以在300毫秒内做出准确的决定。世界各地部署自动化物流解决方案的系统集成商在速度、准确性和可靠性真正重要的时候都选择了Fizyr软件。我们很自豪Fizyr在需要最好的解决方案时选择了Zivid 3D相机。

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