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整个系统主要由3D视觉系统、机器人系统、机器人夹爪、智能工业控制机器人系统等组成，其中： 1、3D视觉系统采用一台显扬科技自主研发的工业级大视野、高精度3D视觉相机HY-M5架设在物料栈板正上方，用于识别和定位驱动轮在栈板中的位置； 2、机器人可使用工业机器人（KUKA,ABB机器人等），协作机器人（优傲，艾利特，遨博机器人等），机器人配合一个夹具拾取和放置驱动轮。

背景：仓库内物品拆码垛是物流最常见的场景之一。拆码垛环节中麻袋物品差异大，品规丰富且新增频繁。 行业难点：1、现场原料均为麻袋。麻袋软包由于其自身易变形，码放垛型不规则，运输后松散等原因，无法单纯的依靠机器人示教位置完成拆垛；2、现场工作环境恶劣，充满噪音、粉尘污染，用工难度大。 解决方案：整个系统主要由视觉系统、工业机器人系统、机器人夹具，麻袋破包设备，防护围栏系统等组成，其

背景：立库，全称自动化立体仓库，是智能物流仓储中出现的新概念。利用自动化立体仓库设施可以实现仓库高层空间存储合理化、存取自动化、操作简单化等。纸箱拆码垛是立库仓储物流最常见的场景之一。拆码垛环节中来料多为纸箱、麻袋、周转箱等物体，场景差异大，品规丰富且新增频繁。立库结构比普通仓库结构更为复杂，且多数采用高层货架，该场景对码垛精准度、管理人员等要求较高，使用普通机器视觉操作难度大。 行业难

背景：汽车玻璃是汽车必不可少的车身附件之一，起着重要的防护作用。汽车玻璃使用的玻璃原片质量等级高、杂质少，优于一般的普通玻璃，且汽车玻璃自爆率低，安全性能高，因此在进行玻璃上下料、安装汽车玻璃以及涂胶时，需要更谨慎的操作。 行业难点：1、玻璃车窗品规达数千种，人工打胶存在打胶质量不可控、效率低等问题；2、汽车生产现场的玻璃品规过多、玻璃透明反光等问题。 解决方案：整个系统主要由

随着交通道路的发展和人民生活水平的提高，汽车已成为家庭常用的代步工具之一。而轮胎是汽车的重要组成部件，直接与地面接触和汽车悬架共同来缓和汽车行驶时所受到的冲击，保证汽车有良好的乘坐舒适性和行驶平顺性，具有重要作用。 而在汽车轮胎的生产制造过程中，难免会出现瑕疵品，包括外观缺陷、尺寸测量、字符识别等问题影响产品的使用质量。

背景：电动汽车(BEV)是指以车载电源为动力，用电机驱动车轮行驶，符合道路交通、安全法规各项要求的车辆。由于对环境影响相对传统汽车较小，其前景被广泛看好。随着电动汽车的普及，大众对电动汽车的接受度越来越高，但随之而来的还有一系列的问题，首先就是充电的问题，许多司机都面临充电停车位狭窄难停车、需要时间等待充电等问题。 行业难点：1、基于已有的AGV无人驾驶小车，客户需要显扬科技（BFT机器

行业背景：曲轴是发动机中最重要的部件。它承受连杆传来的力，并将其转变为转矩通过曲轴输出并驱动发动机上其他附件工作。因此要求曲轴有足够的强度和刚度，轴颈表面需耐磨、工作均匀、平衡性好。传统的曲轴上料靠人力配合简单辅助设备完成，搬运效率低下，且由于曲轴重量大，对操作员的健康造成严重影响。 行业难点：1、曲轴结构复杂，加工工序繁多。曲轴本身重量大（轻则20kg，重则数百公斤）；2、现场工作环境

行业现状：在能源技术变革以及新兴科技的带动下，锂电池凭借其高能量密度、长循环使用寿命、零污染和体积小等优点率先在手机、笔记本电脑等3C数码领域得到广泛应用。近年来，电动汽车和电子产品构成全球锂电池市场主要部分。锂电池在飞速发展的同时，市场和用户对电池的性能及安全等方面的要求也在不断提高。尤其是锂电池的安全隐患问题一直都存在，从手机、笔记本到电动汽车，均有锂电池发热甚至起火事件的发生，这也为各企业敲

       理论上通过摄像机标定后，对双目摄像机采集到的图片进行去畸变及矫正，此时拍摄的图片是理想的，但是实际工作环境中存在各种因素影响摄像机的成像效果，通过摄像机采集的目标图像不可避免的会有各种环境噪声的影响，如光线、灰尘、噪点等。摄像机模型也不可能把所有的影响因素都用数学模型表达出来，这些不利因素将直接造成系统误差增大。因此在进行真正的图像处理前应该把

视觉是人获知外界事物多元信息的一个重要渠道，人眼会将获得的信息传入大脑，由大脑结合人类知识经验处理分析信息，完成信息的识别。在光电技术迅猛发展的背景下，出现了用机器替代人眼发挥识别功能的技术，也就是机器视觉技术。机器视觉顾名思义是用机器模拟人类视觉，从图像或者图像序列，识别检测实际生活中三维物体的形态及其运动情况。机器视觉的图像目标识别主要利用模式识别和图像处理，即从大量的图片中学习后提取目标图像

双目视觉是机器视觉的一种重要形式，通过模拟人类双眼感知外界物体的位置信息，输送给大脑并分析出该物体在空间中的位置过程，双目视觉是利用电脑设备被动感知物体空间信息。双目视觉系统相对于单目视觉的优点主要是它存在视差，可以利用该视差来恢复物体的深度信息。它的核心是从至少两个及以上的观测点拍摄物体，得到同时包含物体的左右两幅图像，并根据数学模型之间坐标系相互关系，求解物体的空间几何位置。

行业现状：AI+3D视觉时代，工业机器人产生大量新应用，智能化技术实现了工业机器人在泛行业泛应用方面的全面落地，如拆码垛、抓取、拣选、检测等诸多场景背后可依托相同的机器视觉算法技术栈和软件能力。其中，质量检测是制造业进程中必不可少的一步，但质检问题复杂多样且多变。当前制造业大量的质检工作仍然依靠人眼目视来完成——这一工作劳动强度大、人员招工难、专业度不高，并且很难保证质检标准稳定和一致。&nbsp

为什么要分为深度图滤波和点云滤波?深度图滤波是对深度图进行处理，通常处理的是深度图中相邻的像素，而点云滤波针对的是将深度图投射到3D空间后得到的点云，通常处理的是在3D空间中根据欧式距离得到的邻近区域，而且能更有效地利用其3D几何特征。举个简单的例子，一个深度图中像素被噪声干扰变成离群点，其在深度图中难以区分，而投射到3D空间以后，离群点距离其他点都很远，则很容易将其滤除。

行业现状：产能和良率是消费电子产品制造领域的核心指标，准确和快速的测量手段保证电子产品的制造和组装精度。国内某Top3消费电子产品后段组装厂商，一体机的后壳有尺寸、平面度、轮廓度等几十项几何量需要测量，传统的测量方法采用三坐标、塞尺等测量工具，测量效率低，且针对某些测量项，人工测量方式可能会引入新的测量误差。 难点：在PCB板针脚高度检测中，普通的2D视觉只能判定有无脚针，对于折断的高度

行业现状：汽车制造行业，其自动化程度在现代工业中处于较高水平，从装配到检测的众多环节已实现无人化操作。与此同时，对质量检验的效率和精度要求也越来越严格，传统的人工检验方式已经无法满足汽车生产的质检需求。刹车片是汽车制动系统中的重要零部件，是影响汽车刹车性能的关键性部件，刹车片在进行制造成型之后，为了保护刹车片使用质量安全性，需要对刹车片进行质量检测，例如裂纹、划痕、毛刺等，其检测效率和质量影响着汽

行业现状：近些年，随着工业自动化与物流技术的不断发展，如何使用自动化设备提高物流效率，减少人工，成为目前物流行业最关心的问题。机器视觉系统可以迅速获取大量图像信息，并进行自动处理，该特点使得机器视觉帮助物流行业快速向智能化、自动化方向迈进。目前在工业自动化应用中，机器视觉广泛应用于缺陷检查、扫描识别、定位判断和位置测量等领域。在节省人力成本、提高整体作业效率的同时可以极大的提高空间利用率，从而降低

行业现状：随着SKU的海量化、订单的碎片化及疫情的常态化，快递、电商行业内对中转物流自动化和智能化的需求日益迫切。在大型快递中转场，如何实现自动化分拣以及提高分拣效率已成为行业的核心问题，而AI视觉结合机器人技术具有高效率、高精度、高柔性等优点，给高速发展的智慧物流行业带来了全新的“视野”。 难点：快递分拨中心一般通过交叉带分拣机完成包裹分拣，但目前快递供包场景自动化程度低，基本依靠人工

行业现状：随着汽车业竞争激烈日益加剧，汽车厂商新车投放、旧车改型的节奏不断加快，新车外形设计改动更频繁，新车的投放周期都大幅缩短。新车投放或怀挡改型，除了电子系统舒适性提升外，主要集中在外观和内饰改变，就不可避免地要对局部进行再设计或部分零部件以及钣金外形进行更改。三维光学测量技术在汽车钣金件制造的应用，有助于优化从原型到设计、尺寸检验到批量生产等过程，有效节约时间，提高效率。 难点：在

行业现状：我国作为人口大国，食品行业包装技术迅猛发展，据统计，我国二次包装的企业不少于800万家，这些企业分布在各个行业、区域，其中食品饮料行业使用包装频率最高。在食品饮料业的现代包装工业自动化生产中，涉及到许多的检测测量工作，比如快速查找瓶子包装缺陷、标签缺陷、打印日期、外观缺陷、提供完整的质量检测和自动剔除等。这类应用的共同特点就是连续大批量生产、对外观质量要求高。通常这种带有高度重复性的工作

行业现状：随着多行业自动化、智能化生产运营模式的日渐成熟，纸箱、周转箱、泡沫盒、软包袋等作为众多行业日常必不可少的物流载体，通过3D视觉+智能机器人加持实现自动化的贴标签应用，解决了完全替代人工进行标签撕贴，提升了贴标的品质，可维持较高的作业速度，降低人力成本的同时，大幅提升了工作效率。 难点：1、包裹表面图案复杂，变形磨损，无序，种类繁多，贴有高反光的胶带；2、通过光幕信号触发相机拍照