交叉帶分揀是國內大型轉運中心針對快遞小件分揀的主流分揀方式，目前快遞轉運中心使用的典型環形交叉帶大多采用雙層架構，至少具備2個分區，每個分區約12-14個人工供包臺，一套典型的交叉帶分揀設備一般需要配備50-60個操作員，人工成本高，人員需求大，對于快遞物流企業來說，實現自動化分揀的需求日益迫切。
系統介紹
機器人供包系統采用內置深度學習硬核的立體相機搭配高速機器人，通過深度學習算法和傳統視覺算法的有機結合，引導機器人實現全時高效抓取。
系統特點
1 算法智能優化，有效降低誤分割現象
深度學習智能算法：幾何輪廓特征識別+2D圖+3D點云的深度學習智能算法。智能算法優化包裹局部遮擋，包裹粘連造成的誤分割現象
2 場景適應性高，系統穩定性高
超強包裹適應能力：無懼軟包、硬包及信封等各種復雜應用場景。考慮包括但不限于目標顏色、大小、材質、末端執行器信息的完備抓取優先級排序算法，確保機械手最大抓取成功率
高精度路徑規劃： 自研路徑規劃算法，優選包裹抓取順序及運動軌跡，確保供件軌跡的流暢平滑、無碰撞、不甩包
異形件智能識別：有效識別并剔除球體、柱體、超長超寬件等各類異形件，防止包裹錯分丟失
3 一鍵輕松標定，部署簡單，操作運行“零”門檻
機器人輕松接入：用戶無需學習機器人編程語言，通過可視化界面輕松完成整個方案的部署
實施操作便捷：僅通過按鈕盒可實現一鍵啟動、復位、停止等操作，實現操作運行“零”門檻
一鍵手眼標定： 通過自研算法平臺調取定位基本算子，一鍵自動高效完成手眼標定，及標定參數的導入
系統組成
方案設計
上游：包裹在所有供包臺主線上，進入單個供包臺之前
積放段：為機械臂取件段囤積包裹，并控制包裹合理流量
機械臂取件段（剔除段）：包裹識別抓取區域，并負責將異形件進行剔除
供包臺：負責完成包裹六面讀碼、稱重以及包裹上車
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● 硬件內置深度學習算法，深度融合、實例分割定位計算結果更精準
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