基于結構光測量技術和3D物體識別技術開發的機器人3D視覺引導系統，可對較大測量深度范圍內散亂堆放的零件進行全自由的定位和拾取。相比傳統的2D視覺定位方式只能對固定深度零件進行識別且只能獲取零件的部分自由度的位置信息，具有更高的應用柔性和更大的檢測范圍。可為機床上下料、零件分揀、碼垛堆疊等工業問題提供有效的自動化解決方案。

機器視覺3D引導系統框架

3D重建和識別技術

通過自主開發的3D掃描儀可獲準確并且快速地獲取場景的點云圖像，通過3D識別算法，可實現在對點云圖中的多種目標物體進行識別和位姿估計。

3D重建和識別效率

多種材質識別效果測試

得益于健壯的重建算法和識別算法，可對不同材質的零件進行穩定的重建和識別，即便是反光比較嚴重的鋁材料及黑色零件都能獲得較好的重建和識別效果，可適用于廣泛的工業場景。

機器人路徑規劃

并不是獲得零件的位姿信息后就能馬上進行零件的拾取，這僅僅只是第一步，要成功拾取零件還需要完成以下幾件事：

自主開發的機器人軌跡規劃算法，可輕松完成上述工作，保證機器人拾取零件過程穩定可靠。

快速切換拾取對象

只需要四個簡單的操作即可實現拾取對象的快速切換，無需進行復雜的工裝、產線的調整。

辰、視、智、能、擁有基于深度學習的三維視覺引導、機器人運動控制、視覺檢測、三維建模等方面的核心技術，并研發了機器人三維視覺引導系統 、機器人二維視覺引導系統、三維檢測系統、產品外觀檢測系統等可根據客戶需求定制化的智能產品。以高效·低成本·模塊化的方式為自動化集成商、自動化設備廠商、機器人廠家提供機器視覺的相關解決方案。