3D 视觉拆垛方案让机器人适应来料

轻微变形通常可以处理——算法会结合点云轮廓和可见表面推断抓取点。但如果箱子严重压溃、失去可夹持或可吸附的表面，任何视觉方案都无能为力，这种情况需要在上游解决，比如增加托盘承载板或改进码放方式。

我们的建议是先拿实际最难的那一垛来做验证，而不是用理想的样品测试。

可以。这也是 3D 视觉相比 2D 视觉的核心优势：算法同时利用深度信息与边缘几何特征来找箱体之间的缝隙，而不是靠颜色差异。相邻同色箱体之间的深度台阶与边界轮廓足以支撑分割。

如果箱体之间完全没有缝隙且完全贴合，我们会在方案里通过抓取策略规避（例如按层整层处理）。

视觉拆垛通常只是整条线的第一个环节。拆下来的箱子会按系统判定的规格，分流到不同的输送线或缓存位，再进入分拣、贴标、码垛或直接出库流程。

整个分流逻辑由控制系统统一调度，视觉识别结果会作为分流依据传递给下游。

两种都常见，按现场空间与节拍要求选择。固定安装的好处是扫描时机器人可以同时做别的事，节拍更紧凑，但对垛位摆放位置有要求；随动安装的好处是视角灵活、适应大垛型，代价是每次扫描要占用机器人时间。

大垛、高垛、多面抓取场景，我们一般建议随动方案。

视觉系统的稳定性取决于三个因素：物料一致性、光照环境和标定维护。物料本身颜色花纹变化大、表面有强反光或透明材质，都会增加难度。

我们在交付时会做误判率的实测统计，并给出建议的维护周期（主要是镜头清洁与标定复检）。对于确实难以稳定的物料，我们会提前告知，而不是硬上。

可以。拆垛系统会把识别到的箱体规格、数量、时间等信息按接口规范上传，支持与 WMS / MES 做库存核对与批次追溯。

常见做法是通过 OPC UA 或数据库接口交互，具体协议在方案阶段确认。