IC200UEX724

IC200UEX724

IC200UEX724视觉技术作为新兴的技术领域还存在很多亟待解决的问题，但2D视觉已不能满足空间抓取的应用要求。与2D视觉相比，3D视觉技术的优点有：

（1）3D视觉可以提供目标物体6DOF的位姿数据，而2D视觉仅能提供平面内3DOF的位姿数据；

（2）3D视觉能给出目标物体的深度信息或物体表面的点云信息。

但与此同时，3D视觉技术在机器人抓取应用中仍然面临许多挑战：

（1）点云空洞：用3D相机捕捉反光、透明、网状物体表面的点云信息，经常会出现数据的丢失，丢失的点云数据形成了点云空洞；

（2）点云粘连：多个物体杂乱堆放或者两个物体表面靠近摆放时，不同物体表面的点云会粘连在一起，这就涉及到如何稳定、准确地进行点云分割；

（3）点云密度不一致：物体表面与3D相机之间的相对位姿、物体表面的颜色均会影响点云的密度，使得目标场景的点云密度不一致，这在程度上给点云处理算法带来了困难；

（4）视野局限：有限的相机视角、遮挡和阴影效果，都会阻碍3D相机获得抓取目标的表面全貌，进而阻碍对抓取目标的识别；

（5）速度：3D视觉的原理要求其处理的数据量较大。3D相机的分辨率越高，所采集的点云质量越好，越能表征物体表面更细微的几何特征，但相应地带来的数据量就越大。为了适应实际应用需要，如何提高3D相机获取目标场景点云的速度、点云处理算法的速度仍是需要研究的课题。

IC200UEX724

IC693APU300RR 

IC693APU301

IC693APU301RR  

IC693APU302

IC693APU302RR

IC693APU305

IC693APU305RR

IC693BEM320

IC693BEM320RR

IC693BEM321

IC693BEM321RR

IC693BEM331

IC693BEM331CA

IC693BEM331LT

IC693BEM331RR

IC693CBK001

IC693CBK002   

IC693CBK003

IC693CBK004

IC693CBL300

IC693CBL301

IC693CBL302

IC693CBL303

IC693CBL304

IC693CBL305

IC693CBL311

IC693CBL312

IC693CBL313

IC693CBL316   

IC693CBL319

IC693CBL324

IC693CBL325

IC693CBL327

IC693CBL328

IC693CBL329

IC693CBL330

IC693CBL331

IC693CBL332

IC693CBL333

IC693CBL334

IC693CHS391