在水泥、化工、食品、物流等行业，装卸是连接生产与流通的关键环节，具备作业环境差、人力密度高等特点，以自动化设备替代人工作业已成为行业共识。

迈尔微视围绕智能装卸的感知需求，提供“3D视觉+AI算法”一体化解决方案，覆盖拆垛、码垛、装卸等环节，精准识别软包、纸箱等各类物料。相关方案已在灵智科技、兰剑智能等行业头部企业落地应用。

灵智科技拆垛机器人

01. 软包拆垛：智能装卸作业链的起点

拆垛作为智能装卸作业链的起点，其作业对象软包具有形状不固定、易变形、堆叠贴合无缝隙的特点，对视觉识别提出了较高要求。

迈尔微视拆垛解决方案通过深度相机俯拍料垛，融合RGB图像与3D点云，自动识别托盘顶层的每一个软包，输出机械臂可直接抓取的三维坐标与姿态，让复杂垛型拆垛更稳定、更智能。

■ 方案优势

适应常见垛型与形态变化。适配五花垛、回形垛、六花垛、八花垛等常见规则垛型，兼容软包变形、贴合、欠填充等形态变化。

RGB+深度融合。将传统纯深度方案升级为RGB+深度融合，引入AI识别算法，识别准确率更高，适应更多变的软包状态。

零样本识别。无需预先采集训练样本，开箱即可适配常见垛型，换型无需频繁调参。

复杂工况稳定运行。抗强光、抗反光干扰，夜间可正常运行，整体识别准确率达99.9%。

部署轻量。相机搭配算力板即可运行，支持双相机并行处理，部署成本可控。

工业级集成与安全。适配主流品牌机械臂，自动手眼标定，异物侵入自动停机报警。

迈尔微视拆垛方案识别效果

目前，该方案已在灵智科技的智能拆垛机器人实现批量应用，出口埃塞俄比亚等海外市场，相关应用获央视等权威媒体报道。

02. 高精度深度数据助力纸箱识别

纸箱是装卸作业中的另一类常见物料。兰剑智能装卸机器人支持瓦楞纸箱的高速连续装卸。

迈尔微视M4 3D相机应用于其中，为纸箱等物料的识别提供高分辨率深度与图像数据。

全天卸车作业现场光照复杂、车厢内明暗差异大、加之透明塑膜干扰，对视觉感知能力提出了较高要求。

迈尔微视 M4 基于iToF技术，可输出高分辨率深度信息，点云细腻平整，为纸箱识别作业持续提供可靠的三维和RGB数据。

装卸车机器人纸箱作业

03. 从拆垛到装卸，感知能力贯穿全程

从软包拆垛到纸箱装卸，迈尔微视以软硬件一体化的视觉能力，覆盖智能装卸的关键感知环节。

依托自研3D视觉相机与AI识别算法，迈尔微视已成为灵智科技、兰剑智能等行业头部客户的共同选择，并在智能装卸场景中持续积累落地经验。

未来，迈尔微视将持续完善3D视觉感知产品与技术支持，提升复杂工况适应能力与集成灵活性，与更多行业伙伴携手，让装卸作业更安全、更高效、更智能。