問題：
在某個拆垛環節中，來料垛型*隨機，用傳統的人工示教方案費事費力，無法使用機器人、自動化拆垛設備高效完成拆垛任務。
分析：
首先，由于來料垛型是人工隨機碼放，來料垛型*隨機。不適合使用模版對比識別定位模式。需要更柔性的定位模式才能準確識別定位。
其次，每垛紙箱種類多樣，尺寸大小不同，數量不定。這就導致每一個紙箱空間位置沒有*性，需要精準定位每個紙箱的空間位置。
后，托盤尺寸1200*1000mm，垛高不確定，可高達1800mm。傳感器定位精度和安裝高度成反比，與工件大小成正比。垛形高大且單個紙箱尺寸小，這對傳感器提出了更高的要求。
既要精準，也要快速。必須找到一種既“簡單”又“復雜”的答案——圖像智能識別。
通過圖像智能識別技術，定位系統無需提前輸入紙箱型號尺寸等數據，亦可識別計算出每個紙箱的方向和空間坐標，引導機器人準確抓取。
定位系統可自動計算出每個紙箱的長寬高具體數據，并判定型號，記錄數量，與WMS系統無縫連接，根據系統數據實時調整，進一步節省人力，提高效率。
定位系統具有廣視域、高精度特點，輕松駕馭1.8米大高度垛盤的精準識別定位。
隨著各類自動化物流設備和技術的快速普及應用，機器代人的成本會越來越低。真正實現倉儲效率的提高，將是企業決勝未來市場競爭的關鍵。
應用效果：
應用案例
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