多相機協(xié)同擴大檢測范圍多相機協(xié)同工作，使該相機能實現(xiàn)對大型物體或復雜場景的***檢測。對于大型工件或結(jié)構(gòu)復雜的產(chǎn)品，單臺相機的檢測視野可能無法覆蓋全部區(qū)域，導致檢測存在盲區(qū)。深淺優(yōu)視 3D 工業(yè)相機支持多臺設(shè)備協(xié)同工作，通過精確的坐標校準，將多臺相機的檢測數(shù)據(jù)拼接融合，形成完整的檢測結(jié)果。例如，在檢測汽車車身時，多臺相機從不同角度同時拍攝，協(xié)同完成對車身各個部位的檢測，確保無遺漏。這種協(xié)同工作模式擴大了檢測范圍，滿足了大型或復雜產(chǎn)品的檢測需求，提高了檢測的全面性和準確性。融合深度學習的三維重建算法，實現(xiàn)高精度 3D 檢測 。上海拆碼垛3D工業(yè)相機

3D工業(yè)相機的多傳感器融合3D工業(yè)相機的多傳感器融合是未來發(fā)展的重要趨勢。通過將3D工業(yè)相機與其他傳感器（如紅外傳感器、超聲波傳感器等）相結(jié)合，可以實現(xiàn)更***和準確的環(huán)境感知。例如，在自動駕駛中，3D工業(yè)相機可以與紅外傳感器相結(jié)合，實現(xiàn)夜間和惡劣天氣條件下的環(huán)境感知。在工業(yè)自動化中，3D工業(yè)相機可以與超聲波傳感器相結(jié)合，實現(xiàn)復雜環(huán)境下的物體識別和定位。未來，隨著多傳感器融合技術(shù)的不斷進步，3D工業(yè)相機的應用場景將更加***，智能化水平也將進一步提高。電力行業(yè)3D工業(yè)相機案例適用于珠寶加工，對珠寶進行精細檢測與品質(zhì)鑒定 。

障礙檢測避免碰撞事故實時檢測抓取路徑障礙物，能有效避免碰撞發(fā)生，保障自動化生產(chǎn)的安全。在自動化生產(chǎn)線中，機械臂抓取工件時，若路徑上存在障礙物，可能導致機械臂與障礙物碰撞，造成設(shè)備損壞和生產(chǎn)中斷。深淺優(yōu)視 3D 工業(yè)相機可實時掃描機械臂的工作空間，檢測是否存在障礙物，并將信息及時反饋給控制系統(tǒng)，使其調(diào)整抓取路徑。例如，當檢測到傳送帶上有異物時，會引導機械臂避開異物，確保抓取過程安全。這種障礙檢測能力提高了自動化生產(chǎn)線的安全性和可靠性，減少了設(shè)備故障和生產(chǎn)事故的發(fā)生

深淺優(yōu)視 3D 工業(yè)相機采用獨特光學設(shè)計，搭配低畸變投射裝置，從源頭確保成像的清晰與精細。在工業(yè)檢測中，光線條件復雜多變，傳統(tǒng)相機常因光學設(shè)計缺陷導致成像模糊或畸變，而該相機通過優(yōu)化光路結(jié)構(gòu)，減少光線折射與反射帶來的干擾，即使在明暗對比強烈的環(huán)境中，也能清晰呈現(xiàn)物體細節(jié)。這種設(shè)計讓相機在檢測微小部件時，能準確捕捉其邊緣輪廓與表面特征，為后續(xù)的三維重建和缺陷識別奠定堅實基礎(chǔ)，有效避免因成像問題造成的檢測誤差，滿足工業(yè)生產(chǎn)對高精度成像的嚴格要求?？蓹z測包裝完整性與密封性，確保產(chǎn)品包裝質(zhì)量 。

多相機協(xié)同工作支持：支持多相機協(xié)同工作，能夠?qū)崿F(xiàn)對大型物體或復雜場景的***檢測。通過多個相機從不同角度同時采集物體的三維信息，然后進行數(shù)據(jù)融合和分析，能夠獲得更***、更準確的檢測結(jié)果。在大型機械裝備的檢測中，使用多相機協(xié)同工作，能夠快速、***地檢測設(shè)備的各個部位，提高檢測效率和準確性，為設(shè)備的維護和保養(yǎng)提供詳細的數(shù)據(jù)依據(jù)。定制化解決方案能力：根據(jù)客戶的具體需求和應用場景，提供定制化的解決方案。公司的專業(yè)團隊能夠深入了解客戶的生產(chǎn)工藝和檢測要求，為客戶量身定制相機硬件配置、軟件功能和檢測流程。在醫(yī)療器械制造行業(yè)，針對醫(yī)療器械的高精度檢測需求和特殊的生產(chǎn)環(huán)境，定制化開發(fā)相機檢測方案，確保醫(yī)療器械的質(zhì)量安全，滿足客戶的個性化需求?？蓹z測陶瓷產(chǎn)品的質(zhì)量，把控生產(chǎn)工藝水平 。上海拆碼垛3D工業(yè)相機

研發(fā)系列結(jié)構(gòu)光相機，不同視野下均能保證檢測精度。上海拆碼垛3D工業(yè)相機

2.復雜場景適應能力抗干擾性強：可處理反光、暗色、透明物體（如金屬件、玻璃瓶），通過多光譜或偏振光技術(shù)克服傳統(tǒng)2D相機的識別盲區(qū)。動態(tài)避障：實時檢測抓取路徑上的障礙物（如其他堆疊物體），避免碰撞。3.高效率與高魯棒性毫秒級響應：結(jié)合GPU加速算法，從掃描到輸出抓取位姿*需100~500ms，滿足高速生產(chǎn)線需求（如汽車零部件分揀速度可達60件/分鐘）。深度學習賦能：通過AI訓練（如PointNet++、3DCNN），即使未預訓練的物體也能實現(xiàn)泛化抓取（適用于小批量多品種場景）。上海拆碼垛3D工業(yè)相機