张泽坤，唐 冰，陈小平

(中国科学技术大学 计算机科学与技术学院，合肥 230027)(*通信作者电子邮箱xpchen@ustc.edu.cn)

0 引言

飞速发展的电子商务对物流行业提出了越来越高的要求，传统的人工分拣方式已经逐渐无法满足需求。为了节省时间和空间，每个物流节点需要快速将物件按照大小、形状、目的地进行分拣和装载。机械臂技术的不断发展使得机器人可以以相当高的精度和智能度进行物体操纵，可以帮助人类分拣物件。典型的机器人参与的物流分拣场景类似于工厂装配流水线。机械臂和传感器安装在平台上，位置相对固定；待分拣的物体用传送装置运输到平台当中，系统对它们进行识别和定位，然后由机械臂将其分拣到不同的运输设备上。这种场景下，需要能够实时对平面上所有物体的尺寸、形状、表面特征、适合抓取的位置等进行识别，使得机械臂能够选取合理的模式进行操作。因为待分拣物件的种类无法预先确定，识别系统需要较强的泛化性能。同时，分拣系统的成本需要控制在合理范围内，而识别与定位精度只需要满足操作要求即可。对于典型大小的物件，定位精度约为5 mm以下就可以保证操作成功。

普通的彩色摄像头只能得到物体在成像平面上的投影信息，无法获得物体的真实形状和尺寸。单个立体摄像头可以得到物体在摄像头视角可见的立体结构，但是不能看到物体的背面，也不能处理多个物体相互遮挡的场景。这些信息对于物流分拣尤为重要。……