解决方案｜未来物流的“明星”：3D视觉引导机器人自动分拣包裹

原创 | 文 BFT机器人

引言

近年来，电商高速发展，百万件日订单处理的超大型分拣中心模式日益普及，传统的人工供包模式效率低，难以满足高超大分拣中心对分拣包裹的需求。随着科技的进步，自动供包系统进入大众视野，成为当今电商物流包裹分拣的发展趋势。

传统物流行业分拣的缺陷

传统人工供包模式需要设置多个流水线，招募大量工作人员，对场地需求苛刻，存在招工难、成本高、劳动密集难以管理、工作时间受限等缺陷，难以满足高分拣效率的客观需求。

1.高昂的人力成本：传统物流行业依赖大量的人工分拣，招人和培训需要消耗大量的资源，尤其在工资相对较高的地区，不仅增加了企业的运营成本，还难以保持竞争力。

2.低效的分拣速度：人工分拣通常速度较慢，特别是在处理大量货物时，容易造成延误和拥堵，降低生产效率。

3.易于出现错误：人工分拣容易出现错发、漏发或者混发货物，导致企业的运营成本增高，还会影响物流公司的声誉，导致客户流失。

4.大量的仓储空间需求：传统分拣需要大量的仓库空间来存放货物和安排人工分拣站点，增加了仓储成本，还占用地理空间。

使用3D视觉引导机器人进行分拣的方案

基于3D视觉应用，引导机器人全时段高效精准抓取处理包裹的整体方案，可极大提高供包效率与准确率，实现从人工供包到自动供包的全流程少人乃至无人操作的理想目标。相较于传统人工与半自动模式，该方案具有模块化设计、系统架构紧凑、分拣能力强、可批量复制、多场景柔性适用、性价比高、投资回收期短等特点，目前已在多个客户项目中实施。

方案优势

高性能长时间工作：使用工业级相机硬件，提供不同精度、视野、量程、分辨率的高性价比选择，适用于工业严苛环境，性能稳定，支持长时间连续工作。

全品类包裹兼容：基于深度学习算法，可以快速、准确识别包括硬包、软包、信封等多形态包裹，支持异形件、一定程度的反光胶带、复杂图案及面单等复杂情况。

全场景适用：多种包裹无序重叠或随意摆放均可识别，支持对混杂在一起的不同物体进行快速、准确分类。

智能异常处理：对于超大、超重、包裹变形或卡住的情况，可有效识别并剔除球体、柱体、超长超宽件等各类异形件，防止包裹错分遗失。

高精度运动规划：零失误定位抓取，并支持分类识别，避免碰撞、甩包及物损。

零空间改造：场地占用少，无空间改造，部署简单，一键启用，维护方便。

投资回收期短：方案具备整体更优的采购、使用性价比，可大幅减少人工成本，提升供包效率及准确率。

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BFT原创

作者：小薛

编辑：柒柒

审核：柒柒

终审：猫

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