隨著SKU的海量化、訂單的碎片化及疫情的常態化，快遞、電商行業內對中轉物流自動化和智能化的需求日益迫切。在大型快遞中轉場，如何實現自動化分揀以及提高分揀效率已成為行業的核心問題，而AI視覺結合機器人技術具有高效率、高精度、高柔性等優點，給高速發展的智慧物流行業帶來了全新的“視野”。

　　快遞行業分揀痛點

　　省市級快遞分撥中心一般通過交叉帶分揀機完成包裹分揀，但目前快遞供包場景自動化程度低，基本依靠人工，勞動強度大、管理復雜、招工困難。要實現全自動分揀快遞包裹，面臨巨大挑戰，具體難點如下：

　　快遞種類繁雜多樣

　　快遞包裹包裝不規范，種類繁多，來料堆疊，導致純2D視覺和普通深度學習算法無法做到包裹的準確識別與姿態的精準定位。

　　傳統視覺識別準確率低

　　常規快遞以信封、紙箱、泡沫箱、軟包為主，部分快遞包裹存在反光、紋理不清晰、鼓包等特殊情況，傳統視覺識別效果不佳，成功率較低。

　　抓取穩定性不高

　　在機器人抓取快遞包裹過程中，可能會帶動其他包裹，導致包裹從滑槽中滾落，進而影響視覺識別效果，使得機器人無法精準抓取，甚至會致使其撞到包裹。

　　傳統自動化成本高

　　快遞行業對資產投資回報率要求極高，大部分解決方案無法滿足成本要求。

　　快遞包裹分揀機器人

　　面向智慧物流行業的快遞包裹無序分揀場景，視比特機器人推出基于AI+3D視覺的快遞包裹分揀機器人，依托行業領先的3D視覺及深度學習智能算法，并結合自研高性能真空柔性吸具，可精準識別和抓取多品類、任意堆疊、無序來料的包裹。此外，產品融合包裹緩存及異形件剔除機構可有效解決包裹掉落影響視覺識別及抓取的問題，并保障包裹分揀不被干擾，確保產品持續、穩定、高效運行，綜合分揀效率超過人工分揀，助力物流行業智能化升級。

　　其中，產品包含動態供包揀選和靜態供包揀選兩種方案：

　　動態供包揀選：機器人從高速運動的環形傳送線上精準識別及分揀快遞包裹放置在供包臺上并進行掃碼，分揀節拍可達1600/小時以上。

　　靜態供包揀選：機器人從滑槽中精準識別并分揀快遞包裹放置在供包臺上并進行掃碼，分揀節拍在1600件/小時以上。

　　核心優勢

　　01 海量SKU精準識別與定位

　　針對快速供包海量SKU識別問題，本產品依托3D視覺與AI技術，采用高逼真虛擬數據生成、對比學習、目標檢測與分割以及點云位姿檢測等多種算法，可對目標的幾何邊緣、曲面平面、紋理等重要特征信息進行學習，實現不同種類供包的精準識別與定位，并在處理反光、紋理不清晰、鼓包等包裹情形下具備強悍的適應能力。并且用戶在實際場景中無需采集大量標注圖片，可實現包裹的免注冊，能夠保障產品的高效、快捷部署。

　　02 高性能夾具設計與柔性抓取

　　針對包裹異形識別困難、形狀差異大、種類繁多的難點，產品自研高性能真空吸盤夾具，主體采用高強度塑料材質，通過集成式真空控制的方式，并結合柔性抓取控制技術，可適應各種信封、紙箱、泡沫箱、軟包等常規包裹種類的穩定抓取，對于鼓包、松垮、輕微破損等包裝不規范的包裹也有較高的抓取成功率，結構緊湊，體積輕便，性能穩定。

　　03 機械臂高效控制與軌跡規劃

　　針對高速分揀下存在的碰撞、甩包、上雙等異常問題，產品自研的機器人控制算法融合包裹尺寸、形狀、堆疊情況、抓手尺寸等信息，可實時規劃機器人運動軌跡，自動躲避障礙物，避免抓取過程中碰撞、甩包、上雙等異常情況發生。

　　04 標準化供包分揀部署軟件

　　為保證供包高速運行，產品構建了標準化供包分揀部署軟件。結合自研機器人控制平臺，無需學習機器人編程語言，便能通過可視化界面實現機器人的操控和部署，極大提高效率，且適配主流機器人品牌。此外，還配備自動標定軟件，可一鍵完成標定，無需人工操作，極大降低成本。

　　典型案例

　　行業首套快遞包裹分揀機器人

　　在某快遞龍頭公司省分撥中心，視比特機器人落地了行業首套快遞包裹分揀機器人，采用AI+3D視覺算法，精準識別和抓取圖案連續、緊密貼合、隨機堆疊、各種形狀大小、顏色紋理的快遞包裹，實現了環形輸送線場景下的高效率動態供包揀選。

　　AI+3D視覺持續賦能，助推行業智造升級

　　隨著柔性自動化制造需求的日益豐富，AI+3D視覺+機器人的“黃金組合”將大有用武之地。未來，視比特機器人將繼續深耕重工、汽車、物流等行業，打造更多高精度、低成本、易用的AI+3D視覺產品，幫助全球客戶降本增效。