杭州藍(lán)芯科技具有一批資深的計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法研發(fā)團(tuán)隊(duì)，在3D視覺(jué)傳感器的基礎(chǔ)上，為客戶提供針對(duì)各種應(yīng)用的智能算法。不但可以識(shí)別各種不同的商品、零件，同時(shí)還能提供2D視覺(jué)無(wú)法提供的三維坐標(biāo)信息。

6、工件分揀與上料
背景：制造商的加工中心或自動(dòng)裝配線上，工人需要從料框中取出零件放入定位的工裝夾具中。
難點(diǎn)：料框中的工件散亂、無(wú)序、堆疊，傳統(tǒng)的2D視覺(jué)無(wú)法分辨。
解決方案：通過(guò)悟空3D傳感器采集三維圖像信息，利用3D智能定位軟件定位工件的抓取點(diǎn)并將坐標(biāo)信息傳給工業(yè)機(jī)械人，引導(dǎo)工業(yè)機(jī)器人快速精準(zhǔn)的抓取工件。

7、涂膠規(guī)劃
背景：汽車引擎蓋在組裝時(shí)時(shí)需要進(jìn)行涂膠，人工涂膠誤差大。
難點(diǎn)：傳統(tǒng)2D視覺(jué)定位精度差
解決方案：通過(guò)悟空3D傳感器采集三維圖像信息，利用3D智能軟件自動(dòng)識(shí)別引擎蓋的方向并調(diào)整工業(yè)機(jī)器人的路徑。類似也可以用于鞋底涂膠。

應(yīng)用場(chǎng)景：
1、物品分揀
背景：電商或者快遞公司在進(jìn)行包裹分揀時(shí)，工作人員會(huì)將各種種類的包裹統(tǒng)一散亂的堆放在分揀中心，然后由工作人員逐個(gè)挑選放置到輸送線上。
難點(diǎn)與問(wèn)題：包裹的形狀尺寸各異，料框堆疊亂序，無(wú)法用傳統(tǒng)的二維識(shí)別定位。人工揀選容易出錯(cuò)。
解決方案：通過(guò)悟空3D傳感器采集RGBD信息，利用3D智能定位軟件進(jìn)行物品分類并定位工件的抓取點(diǎn)并將坐標(biāo)信息傳給工業(yè)機(jī)械人，引導(dǎo)工業(yè)機(jī)器人快速精準(zhǔn)的抓取工件。