在物流中心和制造工廠的出入庫環節，紙箱拆碼垛是貫穿生產末端、倉儲中轉、出庫發貨的核心基礎工序。長期以來，傳統拆碼垛模式深陷人工依賴度高、作業穩定性差、柔性不足、安全隱患突出的行業困境。人工堆疊搬運勞動強度大、重復性高，極易出現疲勞失誤，導致垛型歪斜、紙箱破損、錯拿錯放等問題；而傳統自動化設備又難以應對SKU繁多、來料隨機、紙箱變形等復雜工況。如今，梅卡曼德AI+3D視覺引導的紙箱拆碼垛方案，正在徹底改變這一局面。

項目需求

該項目服務對象為國內某大型制造企業。該企業出入庫環節每天需要應對大量隨機紙箱和泡沫箱的拆碼垛需求。因箱體上部未密封，一個托盤上分四個區域碼放不同的紙箱或者泡沫箱，整個流程復雜，對于速度和穩定性要求高。客戶計劃用工業機器人和3D視覺對出入庫環節進行自動化改造，希望梅卡曼德產品能解決上述問題。

方案優勢

項目分為6個工位，每個工位含： 1臺3D相機（在滑軌移動）對應有2個拍照位置，1臺機器人對應3臺相機6個拍照位置，需3D視覺引導機器人精準抓取箱子放置到掃碼位置，最后按要求碼放到指定托盤合適位置。

1、 選用工業級3D相機Mech-Eye DEEP，安裝于滑軌上，移動至不同工位拍照；

2、 可應對外表深色或白色、膠帶、扎帶、貼標等復雜情況；可識別紙箱條紋方向；

3、 可實現單SKU單拆、多SKU混拆、多SKU混碼以及半垛續碼等功能；

4、 無需學習，可迅速適應紙箱新貨品；

5、 通過 AI 算法，與AGV、傳送帶、WMS等配合，實現復雜場景自動化落地；

6、智能規劃軌跡，避免拆垛、碼垛時夾具與箱子、箱子與箱子之間的碰撞；全自動生產，無需人工干預。

應用成果：

引入梅卡曼德3D視覺引導紙箱拆碼垛系統后，實現了全自動生產，無需人工干預。

整套系統兼容性極強，可無縫適配庫卡、ABB、安川等主流品牌工業機器人，適配新舊產線改造場景，部署便捷、穩定性強、故障率低，無需復雜運維，大幅降低企業后期運維成本與升級門檻。目前，該方案已在全國數千個物流倉儲、工業生產項目中落地應用，覆蓋食品、醫藥、電商、化工、日化等多個行業。