在制造行业，软包拆垛作业一直是劳动力密集且高成本的环节。货物重量大、数量多，加之三班倒的工作模式，使得人工成本居高不下。同时，招工难、工作环境恶劣等问题也困扰着众多企业。某知名大型家电制造企业，同样面临着这些挑战，为实现破局，与洛微科技达成合作，引入创新的AI+3D视觉引导软包拆垛解决方案。

项目痛点

超大垛型：项目现场需处理超大垛型（2m*2m*2.3m），常规方案无法满足需求，对方案设计及相机功能提出了严峻挑战；空间局限：现场空间狭小，对设备安装、布局及后期运维提出了更高要求；环境光干扰：顶部有天窗，存在阳光散射现象，环境光干扰显著，对视觉识别、定位精度及稳定运行构成严重干扰；

高性价比挑战：客户对项目的性价比有着严格的要求，这要求我们在确保系统性能稳定可靠的前提下必须严格控制成本，实现效益最大化。

核心构成

3D ToF相机：探测距离：0.4-5m；视场角（H*V）：70°*50°；ToF分辨率：640*480 dpi；RGB分辨率：1600*1200 dpi；测距精度：＜1% （@2m≤5mm）。

算法软件

兼容性：支持AI深度学习，支持模型训练，能够有效识别纸箱、麻包袋、金属棒等物体；快速部署：支持少量样品训练完成新场景适配；轻开发：支持通用型算法，支持灵活调用识别、定位等算法。

项目亮点

满足超大垛型且具备大视野（3.5*2.2*2.3m），支持双垛部署，自适应空托识别；搭配立柱机器人，有效减少占地空间并降低成本，成功满足客户预算；快速部署，3天完成整体部署；针对现场天窗情况，具备抗环境光干扰能力；抓取识别率高达99.9%，识别节拍＜3s。

洛微软包拆垛解决方案优势

远距离大视野：宽广视角（70°*50°），超大工作距离（5m），轻松应对超高、超大垛型（2m*2m*2.3m）；

方案灵活：可搭配各类不同品牌机器人（六轴、四轴、立柱），支持单/双工位灵活部署；

环境适应性：无惧环境光干扰，无惧工厂光照，保障作业稳定性和可靠性；

AI识别：新增物料免注册，支持纯色、复杂图案、形变、褶皱等各类软包识别，支持空托盘识别；

垛型友好：适应六花垛、五花垛、回形垛等典型垛型。

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