混料包裹3D无序抓取方案主要应用在工业自动化中，针对无序堆放的物料进行自动抓取。在这个过程中，通常会结合3D视觉识别和机器人抓取技术，以实现高效、精确的操作。

在混料包裹3D无序抓取方案中，利用AI进行分割是提升抓取精度和识别能力的核心技术之一。AI分割可以帮助系统识别并分离堆放在一起的不同物体，使得机器人能够准确识别并抓取目标物料。

通过AI分割技术实现3D无序抓取方案，能够大幅提升系统的自动化和智能化水平。此方案适用于仓储物流、电子装配、汽车零部件制造等领域，特别适合处理混合、无序堆放的异形物体。其优势在于：

提高识别准确率：AI分割模型能够分离复杂的物体形状，减少识别和抓取错误。

提升抓取效率：通过自动化分割与姿态估计，实现连续高效的抓取。

减少人工参与：AI分割使得系统能够在无序堆放场景下独立完成识别和抓取任务，降低了对人工干预的依赖。

推荐相机参数

相机型号: 迅猛龙VR系列 VR-600B；分辨率：320万3D点云；扫描范围（Z向）：500~900 mm；近视场（工作距离）：300x230 mm(500)；中视场（工作距离）：420x300 mm(700)；远视场（工作距离）：520x380 mm(900)；XY轴分辨率：0.27 mm；Z轴重读精度：67 µm；扫描速率：8 fps；最佳扫描体积：420x300x200 mm。

软件支持：珩图科技算法平台Tridivision + 深度学习训练软件TridiAI；集成 550+ 个算子，支持深度学习和 AI 小样本快速建模；满足 2D 和 3D 视觉领域内的定位引导、测量、缺陷检测、物体识别等复杂‘多样的应用需求’支持相机基本参数设置‘深度伪彩点云的采集，实时预览，循环采集，重复性测试’提供各种典型应用的样例程序，可灵活搭建视觉应用方案‘支持定制化算法开发；支持众多第三方 2D 和 3D 相机品牌。

成像效果

· 基于灰度图像、结合AI算法对包裹进行分割

· 3D点云和抓取姿态示意

· 深度学习训练软件-TridiAI