物流领域的未来要求：

随着线上贸易数量的增加以及其趋势的发展，加上市场对订单处理的灵活性和速度要求日益提高，这些因素正在不断地推动仓库、物流中心和转运点迈向自动化。在物流领域，打托盘、拆托盘、订单拣货、包装以及分拣等流程都开始大量普及机器人视觉系统。这些系统随着时间的不断推移，以及技术的不断进步，其也必须变得更加智能，并能够指导机械臂与产品之间的相对位置以及产品的最佳拾取点。在移动机器人和自动驾驶运输系统中，无论是内部物流还是在送货到客户手中的过程，都需要一套快速、安全的智能定向和导航解决方案。

这时，机器视觉技术就刚好可以派上用场。在物流领域，2D和3D图像处理系统都有许多经典用例。在物流环境中，2D视觉的用例包括识别和读取包装上的条形码。以及根据各个标记来识别不同的容器和运输相应的容器。

3D图像处理系统不仅能在采集图像中获取X值和Y值，还可以获取场景或者目标对象的深度值。在分析物体体积、形状或者3D位置时，特别适合使用3D视觉技术。在物流领域，3D视觉技术主要可用于：自动驾驶车辆的障碍物检测以及避让、对各种物体进行体积测量和位置检测、可使机器人在传送带上或伸入板条中执行失去物件的任务，又或是在物体与背景之间没有明显对比度时，也可以对容器和箱子中的物体进行探测、识别以及检查。

ToF相机技术的重要性

3D成像领域有很多种特点各异的技术可供选择，用户可以根据自身应用的需要来从中选择合适的一种。ToF相机在物流任务中的优势如下：

l 在一张图像中即可包含2D和3D图像数据

l 可适用于光线不足的应用场景

l 工作距离更加灵活，可以有更远的工作距离选择

l 保证人眼安全

l 高实时性能

l 可适用于对比度低以及非结构化的目标对象

只要为合适的任务选择ToF相机，并采用经过优化的方式进行采集。则在理论上它可以进行超过900万次的距离测试，精度可达毫米级别。可以说ToF相机是快速对整个空间进行图像采集的理想方法。

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