在美国，失业率已降到近50年来的最低水平，其中38%的制造业劳动力在箱子和机器之间搬运零件，然而还有50万个工作岗位空缺。人们迫切需要无序抓取系统（random bin picking）来应对劳动力不足的问题，众多自动化行业的供应商们正努力满足这一需求。近年来每一场自动化设备贸易展都会增加几家新公司，声称它们终于解决了无序抓取的难题[1]。
从一个箱子里随机挑选零件（random bin picking），并将它们精确地放入机器中，这对人类来说是一项简单的任务，但对机器人来说则是一项艰巨的挑战。机器人必须深入箱子的角落，并能够从无数个方向抓取零件，同时避免与箱子、其他零件或工作单元本身发生碰撞。
一个无序抓取系统必须包含3d视觉成像和点云分析、手眼标定、碰撞检测、抓取规划、运动规划等技术，这方面我司曾经做过分享，具体请参考文章《汉振分享 | 机器人如何快速精准地抓取无序散乱工件？——3d视觉目标识别与定位》。
一个3d无序抓取系统基本组成和实现流程如下图所示。
实现这样一个无序抓取系统需要大量的集成和编程工作，所以大多数的无序抓取系统都是部署在大型、复杂的制造商工厂中(如汽车原始设备制造商)。然而中小型企业的劳动力占全球工业劳动力的69%，他们的劳动力最为短缺，比大型制造商更需要无序抓取系统，但他们却面临资金和专业技能不足的问题[1]。
那么应该提供怎样的无序抓取月博首页登录中心入口的解决方案呢？
首先，一个真正通用的无序抓取月博首页登录中心入口的解决方案需要能够被非专业人员使用的，可以在几小时内完成配置；
其次，这个系统需要提供稳定可靠的3d视觉识别定位、碰撞检测和机器人路径规划算法，只需要很少或根本不需要进行调优就可以进行工作；
最后，它是低成本的，才能让更多企业，尤其是中小型企业选择使用。
作为用户，采购部署一套无序抓取系统理想流程应该如下图所示。
为此，我司推出了binpicker 3d智能抓取软件，软件集成了3d点云识别算法、手眼标定算法、碰撞检测与运动规划算法，同时配套我司的视觉控制器可以支持适配国内外多个品牌的3d相机和机器人，提供一站式月博首页登录中心入口的解决方案（价格是国外同类型产品的三分之一）。
公司的研发人员在产品的易用性和兼容性上做了很多探索，最终我们推出了5步完成无序抓取配置的方案，步骤如下所示。
针对不同的应用场景，我司还配备了全系列3d相机，有专用于检测的trued2305m和trued2305m ，专用于无序抓取的trued2305l和trued2303xl。
有人会问，既然你们提供了如此高性价比和易用性的月博首页登录中心入口的解决方案，是否就可以宣布你们已经解决了无序抓取（random bin picking）问题呢？答案是否定，因为有太多过于复杂的工况是我们无法解决的，在未来可预见的一段时间内，我们仍无法真正替代人工。
如《汉振分享 | 机器人如何快速精准地抓取无序散乱工件？——3d视觉目标识别与定位》中提到，有人将rbp称为机器人应用领域的一座圣杯，我们仅仅是众多挑战这一问题的一员，虽然在全球有不少的rbp系统已经投入商用，国内的初创企业也有不俗进步，不少应用已经能够长期稳定运行在条件恶劣的工厂，但是远未达到“成熟”的程度。
汉振智能作为3d视觉应用的探索者，我们致力于创造出更多、更智能、更经济的产品，助力中国制造企业智能升级。
参考文献：
[1] eric truebenbach. is fully automated bin picking finally here?[db/ol].https://www.therobotreport.com/fully-automated-bin-picking-finally-here/ 2019
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