OPT多合一集成方案，构建从感知、决策到执行的应用闭环，超3万个工站、400+自动化产线验证，以快、准、省三大核心优势助力千行百业提质增效。

物流自动化分拣应用挑战

国内日均包裹运送量达数亿级，其中分拣工作最为繁琐，传统人工分拣效率低、招工难，自动化分拣势在必行。

自动化分拣在实际落地中面临以下挑战：

1.包裹品类繁杂且物理特性（尺寸/形状/材质）差异大；

2.包裹在传送带上排列无序且密集。

这些因素增加了包裹识别难度，导致抓取定位不精准、分拣效率低、漏拣率及破损风险高。

常规方案局限

OPT三维视觉引导“自动分拣”方案

依托双目散斑结构光3D相机和SmartWorks视觉软件，精准识别包裹类别，解析复杂堆叠结构；同时，通过优化机械臂的抓取位姿、策略，提高分拣效率，降低包裹破损率。

方案视觉系统组成

三步精准识别解析，解决包裹分拣难题

· 高精度手眼标定

根据实际检测范围和镜头焦距等选择相机安装方式。

使用高精度标定板，通过3D相机采集机械臂在不同位姿下的标定板图像，依托视觉软件计算相机坐标系与机械臂坐标系之间的转换关系，输出误差供用户确认

采集标定板图像

· 图像分割与位姿计算

在完成对包裹的RGBD图像采集后，视觉软件对图像进行实例分割，精确识别每个包裹类别，将其从背景中分离出来；再从分割后的图像中提取深度信息，生成点云模型，计算包裹抓取点以及空间位姿。

包裹中心点及位姿计算

· 引导机械臂抓取

在确定包裹计算的3D信息与机械臂坐标保持一致后，将计算结果发送给机械臂控制系统实现抓取。

双重优化升级，提高抓取效率和成功率

· 顶层优先抓取提高效率

计算实例分割后各区域的外接矩形中点，基于深度信息对区域包裹进行高度排序，结合矩形度策略,筛选出位于顶层且结构完整的目标包裹，提高抓取效率和成功率。

筛选顶层待抓取包裹

· 精准抓取控制降低破损率

运用RANSAC算法拟合点云平面，精确计算出该平面中心点及法向位置，为机械臂提供最佳抓取位置和角度基准。

针对不同类型包裹，设计差异化抓取方案， 通过速度、吸力、压力的智能匹配，实现高精度、零破损的智能化抓取。