灵西“3D视觉+AI”标准化拆码垛工作站助力国内光伏行业头部客户实现拣选、拆码垛自动化，准确率高达99.99%。

项目背景——光伏行业拆码垛

在光伏行业前段生产工艺中，硅片/晶片的质量对成品的品控至关重要。硅片/晶片为易碎品，一般通过白色泡沫箱装载在仓内出入库，人工搬运、拣选容易发生磕碰，破坏产品性能甚至影响电池的效率和稳定性。

国内多家光伏行业头部企业通过部署灵西“3D视觉+AI”标准化拆码垛工作站，“一对多”高效完成拣选、拆码垛工序，极大提升车间产线自动化和智能化水平。

装有硅片/晶片的白色泡沫箱

项目难点——视觉算法难度大 柔性化生产要求高

视觉系统：相机精度和算法分割要求高

白色泡沫箱在强光源照射下极易造成相机产生眩光现象，易造成点云波动，需要3D视觉相机能稳定获取高质量点云图片。白色泡沫箱边缘呈圆弧形状，算法分割难度大，需要深度学习+传统算法结合处理。吸盘侧吸，对视觉定位精度要求高。

拆码垛工位：产线需求多、要求高

箱体中间存在较大缝隙，侧吸吸附率要求高，需设置防掉落装置。产线后续要兼容多种规格包装箱，工位系统需快速适应新增品类。机械臂需实时输出最优抓取策略和垛型规划。一个机械臂对应多托盘/多输送线（一对多），对工位综合效率和稳定性要求高。

方案介绍——“3D视觉+AI”标准化拆码垛工作站

灵西“3D视觉+AI”标准化拆码垛工作站集物料拣选、拆垛、码垛三大功能于一体，融合自研的LINX-SMART-B 3D视觉相机、高精度定位、机械臂轨迹规划等软硬件技术 ，可精准完成物料拣选和拆码垛指令。

工作站方案构成

工作流程：LINX-SMART-B 3D视觉相机对整托泡沫箱进行拍照扫描，生成高质量点云数据；灵西一体化通用型软件平台对3D点云数据进行分割处理，输出位姿信息、最优抓取策略和路径规划，引导机械臂抓取泡沫箱并将其放置于输送线或托盘上，实现超高效率拆码。

方案优势——精准成像+深度学习算法+机器人控制

视觉系统：精准成像，应对复杂场景

高精度：LINX-SMART-B 3D视觉相机采用面结构光成像技术，能输出细节丰富、结构准确、边界清晰的点云数据。速度快：内置自研加速算法，单帧采集时间仅0.6s，满足客户产线高效率要求。适应性强：轻松应对泡沫箱箱体白色、中缝、覆透明胶带等情况。

白色泡沫箱点云图

LINX-AI算法平台：保证系统稳定运行

深度学习算法+高精度定位技术：视觉识别成功率大于99.99%，精准识别分割紧密贴合泡沫箱。算法支持柔性适配 ：支持后续新增不同规格、尺寸、重量的包装箱，系统可实现快速适配。

白色泡沫箱算法分割图

机器人控制平台：智能规划抓取

内置碰撞检测算法+路径规划：避免抓取过程中的干涉，引导机械臂稳定抓取。抓取策略规划与夹具设计：3D视觉系统与机械臂、夹具高度集成，根据来料种类、尺寸、重量、位姿信息进行相应抓取策略规划，针对侧吸吸盘增设防掉落装置（托底）。无缝对接：支持与AGV、传送带等设备无缝集成，提升产线柔性。

精确碰撞检测（左）和路径规划（右）

应用实例——在多家光伏行业头部客户落地

灵西“3D视觉+AI”标准化拆码垛工作站已在国内多家光伏行业头部客户厂内部署落地，性能及稳定性经多个大型项目验证，成功助力光伏行业客户智能化、柔性化生产。

光伏行业拆码垛案例实景