2D 视觉引导系统构成1.相机布置：在分拣机器人的顶部或侧面安装工业相机，用于拍摄传送带上的包裹图像。相机的视野范围能够覆盖整个传送带的工作区域，确保可以看到所有经过的包裹。2.图像处理单元：配备专门的图像处理软件，能够快速处理相机拍摄的 2D 图像。视觉引导过程1.包裹图像采集：当包裹在传送带上移动时，相机实时拍摄包裹的图像。图像内容包括包裹的形状（如方形、圆形、不规则形状）、外观标记（如快递单号、品牌标识等）。2.图像识别与分类：①形状识别：通过轮廓分析算法，识别包裹的形状。例如，对于方形包裹，通过检测图像中四边形的轮廓来确定其形状。对于不规则形状的包裹，采用基于形状描述子（如 Hu 矩）的算法进行识别。②标记识别：利用光学字符识别（OCR）技术识别包裹上的快递单号、文字信息等。通过字符分割、特征提取和分类识别等步骤，将文字信息转换为计算机可识别的文本。同时，也可以识别包裹上的品牌标识，用于分类。例如，通过预先存储的品牌标识模板与图像中的标识进行匹配，确定包裹所属的品牌或商家。3.分拣路径规划与引导：①路径规划：根据包裹的分类结果，确定分拣机器人的分拣路径。如果是按照目的地分拣，机器人将包裹分拣到对应的出货通道；如果是按照品牌分拣，将包裹放置到相应品牌的存储区域。路径规划需要考虑机器人的运动轨迹、传送带的速度和位置等因素。例如，计算出机器人从当前位置到目标分拣位置的最短路径，同时避免与其他机器人或障碍物发生碰撞。②实时引导：在分拣过程中，视觉系统持续监测包裹的位置和运动状态。当包裹位置发生变化或出现意外情况（如包裹倾倒）时，视觉系统能够及时调整机器人的分拣动作，确保包裹能够准确地被分拣到目标位置。应用效果1.提高分拣效率：2D 视觉引导使物流分拣机器人能够快速、准确地分拣包裹。例如，机器人每小时可以分拣数百个包裹，比人工分拣效率提高了数倍。2.降低错误率：通过精确的图像识别和实时引导，减少了分拣错误。例如，包裹分拣的准确率可以达到 99% 以上，降低了因分拣错误导致的物流成本增加和客户投诉的风险。
