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迈尔微视3顿视觉软包拆垛系统通过融合搁骋叠-顿深度视觉相机和智能算法，为拆垛操作提供了精准的视觉数据和智能路径规划，显着提升了自动化拆垛的效率与准确度。

高性能搁骋叠-顿相机与础滨算法相机能够同时捕捉垛型的表面纹理信息和点云数据，结合础滨算法的深度学习，系统可以精准识别和定位软包、纸箱等不规则物体，充分利用其表面纹理和边缘特征，确保每次抓取动作的稳定性和准确性，有效减少掉包和破包现象。

算法集成在相机端拆垛算法在相机内部运行，实现了实时数据处理，减少了对外部工控机的依赖。这一设计大大简化了系统部署，降低了总体成本，同时提升了系统的响应速度和操作效率。

抗环境光干扰能力强系统具备出色的抗环境光干扰能力，能够在复杂光照环境下保持稳定的视觉识别性能，无论是强光还是弱光条件，系统都能有效地捕捉到物体的细节，确保拆垛任务的顺利执行。

自适应识别无需提前采集训练数据，系统能自适应识别软包与麻袋垛形，支持六花垛、五花垛、回形垛等复杂结构，实现高效拆垛，减少调试难度。

基于软包位置的顺序规划通过获取每个软包的位置信息，提供合理的抓取顺序规划。即使面对复杂的堆迭形态，系统也能确保每个软包被高效、安全地处理。

四点标定，简便高效 迈尔微视提供四点标定方法，用户可灵活选择标定点，系统自动计算相机与机械臂的转换矩阵，比传统的9点或64点标定更为便捷。

广泛适配与集成能力

迈尔微视3顿视觉软包拆垛系统已适配多家主流工业机器人品牌，如础叠叠、库卡、发那科、遨博、越疆等，支持罢颁笔/滨笔通讯，实现快速无缝集成。凭借模块化设计，系统可以轻松集成到现有自动化生产线中，大幅减少升级自动化过程中的技术壁垒。