物流作为新兴产业已经成为增加利润的第三个源泉。在整个购物流程中，物流是与用户关联极为密切和直接的一环。但是在物流大环节中，分拣工作最为繁琐，用时长、分拣差错率将会直接影响厂商的工作效率。
    伴着工业自动化全面升级，机器视觉应用范围不断扩大，对图像处理技术也提出了更高要求。在很多实际项目中，仅仅依靠传感技术或者单一的识别读取功能，已经很难满足客户的多样化检测要求。
    在物流行业中，以机器人代替人工，在自动化仓库底层进行货物拣选。在自动化仓库中，传送带上的每个货筐中只有一类货物，但是货筐内装有多个货物。前期入库时，人工通过手持扫码枪，对货物信息进行读取，并将货物的信息记录在后台系统中，登记完货物信号后，输送到拣选区。此外，虽然每个货筐中只有一类货物，但是不同货筐中的货物种类是不同的，例如不同货筐中放有纸箱包装物、塑料袋包装物、罐装物、瓶装物、其他包装物等。由于种类不同，货物的形状、材质也不同，导致货物在分拣区内，需要大量的人工进行分拣，不仅用时长，分拣差错率大，而且人工成本高，大大影响厂商的运营效率。
    针对这种情况，智能视觉引导系统应运而生，它能尽可能快速地读取识别物体以及其货物的位置数据。该系统采用USB3.0通讯接口将数据传输到PC控制器进行分析处理，最后利用GigE千兆网接口，将处理后的数据传送给机器人，引导机器人进行拾取。该分拣系统既可用于物流行业的自动分拣，也可用于各种工业应用场合，如定位、检测、测量等（见图1）。

图1

‍   系统架构
    该3D视觉检测系统主要由3D图像采集模块、3D图像处理模块、图像坐标转为机械手坐标模块、手眼标定模块以及机器人控制模块组成，其流程图如图2所示：‍‍‍‍‍

图2：机器人视觉引导的组成部分

    首先，利用3D视觉系统对输送线上高速运动的货筐进行抓拍，得到货框里商品的二维和三维信息。图像采集系统由两台面阵相机和激光光源组成，视野范围（FOV）和测量范围（MR）覆盖整个货筐，通过三维重构算法重构出物体的三维几何信息，重建物体三维轮廓及位置。　
    获得物体的三维几何信息后,进入“3D图像处理模块”，通过物体的三维特征分割出独立的每件货物，并提取出最适宜抓取的货物的抓取位姿，使机器人可以快速、准确地抓取到货物。
    随后利用“图像坐标转换机械手坐标”模块，将先前获得的货物最佳抓取位姿转换到机械手坐标系中，通过视觉通讯协议将该坐标数据传送给机器人，由机器人控制模块控制机器人执行抓取动作，图3是现场效果图。

                                   图3：机器手定位抓取

    与传统定位抓取相比，该3D视觉分拣系统主要有以下几点突破：
    1. 实现了高速运动物体下的分拣抓取。成功实现了高速输送线上运动物品的分拣，能达到每小时2000-3000件货物的拾取率，大大提高了物流自动化的效率；
    2. 实现抓取位姿从2D到3D的升级。目前市面上多是单台相机引导机械手抓取，往往只能获得物体的2D位姿，对物体的摆放有诸多限制；又或者是采用第三方昂贵的3D相机来引导机械手抓取，导致系统成本居高不下。而这一套3D视觉检测系统，以接地气的亲民价格实现了2D到3D的升级，使机械手可以抓取随意摆放的物体。
    3. 突破了不同视野里3D视觉和机械手的手眼标定。不同视野为相机和机械手之间空间坐标系的标定带来了困难和障碍，大恒图像的技术团队研发出一套大恒图像自创的标定方法解决了此问题，从而使视觉系统和机械手的安装位置不再受限，大大解决了实际项目施工中的空间干涉问题。.‍‍