在现代工业生产和物流场景中，自动化拆垛已成为提升效率和降低人工操作风险的关键环节。特别是在涉及软包、纸箱、麻包袋等不规则物体的行业，如塑胶粒子、化肥、食品加工等，传统的人工拆垛操作效率低下，并且容易出现破包、漏包等问题。为应对上述挑战，迈尔微视推出了智能3D视觉软包拆垛系统，通过RGB-D深度相机与AI算法的结合，大幅提升拆垛效率与精度。

方案亮点

高性能RGB-D相机与AI算法：相机同时捕捉垛形的表面纹理信息和点云数据，结合AI算法的深度学习，系统可以精准识别和定位软包、纸箱等不规则物体，确保每次抓取动作的稳定性和准确性，减少掉包和破包现象。

算法集成在相机端，实时数据处理：拆垛算法运行于相机内部，实现实时数据处理，减少对外部工控机的依赖，降低总体成本，同时提升系统的响应速度。

抗环境光干扰能力强：系统具备出色的抗环境光干扰能力，能够在复杂光照环境下保持稳定的视觉识别性能，无论是强光还是弱光条件，系统都能有效地捕捉到物体的细节，确保拆垛任务的顺利执行。

基于软包位置的顺序规划：通过获取每个软包的位置信息，提供合理的抓取顺序规划。即使面对复杂的堆叠形态，系统也能确保每个软包被高效、安全地处理。

手眼标定与多垛型适应性：系统支持简化的四点手眼标定方法，用户可以通过四个标定点快速完成机械臂和相机的坐标转换。同时，该系统能够适应复杂的堆垛结构，如六花垛、五花垛及回形垛，灵活应对不规则的堆叠方式，提升拆垛效率。