快递包裹人工供包（配合AGV和分拣机）

快递行业存在大量的自动化需求。随着技术进步，AGV自动引导小车、交叉带分拣机等成熟物流设备被广泛应用于快递分拣中心，以帮助解决包裹的仓内运输等问题，提升效率。

供包是包裹处理的重要环节。由于对节拍、识别成功率等参数要求很高，且真实快递包裹在材质、形状、位置、姿态等方面存在很大随机性，目前快递供包的流程依然由人工来完成。梅卡曼德在2019年9月工博会首次展出了机器人快递包裹供包方案，此后持续进行升级优化。针对该行业客户对节拍和识别成功率的高要求，我们迭代出了新一代AI+机器人快递供包技术。

该方案的节拍可达1600件/小时，可以达到供包场景中取代人工的要求。对于堆叠在斜槽里的各种真实快递包裹（如塑料软包、泡沫信封、各种质量的纸箱、文件袋等），无需事先进行训练，即可完成识别，成功率高。

本方案性价比高，可配合AGV/交叉带分拣机等物流设备使用。视觉算法可处理胶带、图案、面单、文字、包裹褶皱等复杂情况。软件已适配各种主流品牌的机器人。机器人可搭配翻面设备使用（保证面单向上完成扫码），可配合称重设备完成包裹称重，可按包裹的体积/种类进行分类，可识别异形件等复杂情况和感知掉包。

真实场景包裹图及识别结果

本方案中使用了Mech-Eye Pro M智能相机，精度高，抗反光。可对表面有图案、文字、面单等复杂情况的不同真实快递包裹，生成高质量的点云数据。

Mech-Eye Pro M拍摄的彩色点云图（@2m）

（随意堆叠的真实快递包裹）

梅卡曼德机器人（Mech-Mind Robotics）致力于将智能赋予工业机器人。公司已获得B轮融资，员工超过160人，有出色的研发和客户服务能力。梅卡曼德的AI+工业机器人解决方案已经在汽车、家电、钢铁、食品、物流仓、医药、银行等多个领域实际落地，应用范围涵盖拆码垛、货品拣选、上料、供包、装配、涂胶、检测等，获得了国内外众多行业龙头客户的认可。