应用场景：
1、物品分拣
背景：电商或者快递公司在进行包裹分拣时，工作人员会将各种种类的包裹统一散乱的堆放在分拣中心，然后由工作人员逐个挑选放置到输送线上。
难点与问题：包裹的形状尺寸各异，料框堆叠乱序，无法用传统的二维识别定位。人工拣选容易出错。
解决方案：通过悟空3D传感器采集RGBD信息，利用3D智能定位软件进行物品分类并定位工件的抓取点并将坐标信息传给工业机械人，引导工业机器人快速精准的抓取工件。
6、工件分拣与上料
背景：制造商的加工中心或自动装配线上，工人需要从料框中取出零件放入定位的工装夹具中。
难点：料框中的工件散乱、无序、堆叠，传统的2D视觉无法分辨。
解决方案：通过悟空3D传感器采集三维图像信息，利用3D智能定位软件定位工件的抓取点并将坐标信息传给工业机械人，引导工业机器人快速精准的抓取工件。
选配NVIDIA GPU平台，快速获取深度数据，内置深度学习算法，减小对工控机的需求；
提供功能丰富的工具软件，打包手眼标定算法，一键完成手眼标定；
通用TCP/IP通讯接口，轻松对接不同机械臂；
定制应用算法，提供完整应用方案；
简洁的SDK接口和使用示例，不依赖第三方库，快速打造属于自己的应用。
对于工业机器人而言，机器人视觉抓取系统就相当于它的眼睛，无论是我们现在的2D视觉还是3D视觉，视觉系统的主要作用就是通过对物体进行扫描，获取物体的立体信息，经过算法的精准定位，将生产过程把控得更加的准确和灵活。
