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7、涂膠規劃
背景：汽車引擎蓋在組裝時時需要進行涂膠，人工涂膠誤差大。
難點：傳統2D視覺定位精度差
解決方案：通過悟空3D傳感器采集三維圖像信息，利用3D智能軟件自動識別引擎蓋的方向并調整工業機器人的路徑。類似也可以用于鞋底涂膠。

3、無人拆垛
背景：許多電商或者醫藥行業拆垛時，經常會遇到有些垛已經不完整，且不同垛的包裝尺寸也不一樣。
難點：垛形不完整，上層有可能只有一兩箱包裹且不是規則擺放。包裝箱也有不同尺寸。
解決方案：通過悟空3D傳感器采集三維圖像信息，利用3D智能軟件可以兼容各種尺寸的包裝，也可以兼容不完全規則的垛形。通過優化計算引導工業機械人進行拆垛。

6、工件分揀與上料
背景：制造商的加工中心或自動裝配線上，工人需要從料框中取出零件放入定位的工裝夾具中。
難點：料框中的工件散亂、無序、堆疊，傳統的2D視覺無法分辨。
解決方案：通過悟空3D傳感器采集三維圖像信息，利用3D智能定位軟件定位工件的抓取點并將坐標信息傳給工業機械人，引導工業機器人快速精準的抓取工件。

3D立體視覺與人眼立體視覺相比，具有不可替代的優點，如精度高、擴展能力強大，連續工作時間長、不易損壞、保密性好、沒有培訓成本、結果易于保存和復制等優點，因此三D立體視覺技術的應用領域已經越來越廣泛。