在物流分拣领域，包裹的单件分离是自动化分拣前的关键步骤。成堆的包裹在进入自动化分拣产线之前，需要被逐一分离，以便后续的高效处理。

然而，传统仓库的包裹分离大多依赖人工操作，不仅消耗大量劳动力，效率也极为低下。为了提升包裹分离的速度和效率，许多企业开始将视觉系统与皮带机相结合，研发出包裹识别与单件分离系统。

基于RGB-D ToF相机的单件分离系统

Goermicro Vzense在这一领域已经积累了丰富的成功案例。通过集成Vzense RGB-D ToF相机，并结合目标检测算法，其合作伙伴推出了应用于物流分拣的包裹识别与单件分离系统。

该系统主要由散射皮带机、分离皮带机以及3D ToF深度相机组成。

通过机器视觉与设备传送速度的精准配合，系统能够使成堆的包裹在进入自动化分拣产线前相互拉开距离，实现有序处理。无论是大件还是小件包裹，都能被智能地“排队”分离，从而为自动化物流的下一环节做好充分准备。

据不完全统计，使用该单件分离系统的分离成功率高达98%，工作量可达4000件/小时，相当于替代了3-4名人工。这不仅显著提升了物流行业的生产效率，还大幅降低了人力成本，带来了显著的经济效益。

Vzense RGB-D ToF相机解决行业痛点

在物流分拣场景中，传统二维彩色相机仅能捕捉包裹的二维图像信息，缺乏深度距离数据，这导致包裹识别准确率低，容易误判包裹的状态。

部分3D相机则因帧率低、运动模糊等问题，无法满足快递包裹高速移动的场景需求。

此外，一些3D相机的视野角不够大，需要多台相机拼接才能覆盖完整视野，增加了系统的复杂性和成本。而3D相机普遍较高的价格，也成为其在物流分拣场景中难以大规模推广的重要因素。

Vzense RGB-D ToF相机优势

Vzense RGB-D ToF相机凭借其卓越的性能，成功解决了上述行业痛点。它具备以下显著优势：

• 高帧率：最高可达30fps，能够精准捕捉高速移动的包裹，确保系统在动态场景下的稳定运行。
• 高性价比：价格合理，适合在物流分拣场景中大规模批量应用，有效降低了整体成本。
• 同步捕捉二维深度与信息：同时获取包裹的二维彩色图像和深度距离数据，能够准确分辨包裹的位置和状态，大幅提升识别准确率。
• 定制化能力：可配合有边缘算力需求的客户进行批量产品定制，进一步提高分拣效率，降低方案成本。

场景展示

以下是RGB效果图与Depth效果图的对比展示：

• RGB效果图：仅显示包裹的二维彩色外观，缺乏深度信息，难以准确判断包裹的三维位置和状态。
• Depth效果图：清晰呈现包裹的深度信息，能够精准识别包裹的轮廓、距离和相互位置关系，为单件分离提供关键数据支持。

通过Vzense RGB-D ToF相机的助力，物流分拣领域的单件分离变得更加高效、智能。

它不仅提升了包裹处理的速度和准确性，还为物流行业的自动化升级提供了强有力的技术支持，推动了智慧物流的发展。