上一期我们介绍了码垛机器人，这一期我们将聚焦于卸垛机器人。

卸垛机器人与码垛机器人执行的任务恰好相反。其主要任务是从运输托盘中逐一取出货物，如箱子或包裹，然后将它们放置到传送带上。这听起来似乎可以通过工业机器人手臂实现自动化，就像人工卸垛一样简单。然而，实际上人工卸垛非常耗费体力，而这种体力劳动又十分稀缺。理想情况下，机器人能够轻松完成这项任务，因为它们只需反复从同一个托盘中取出相同的物品。然而，在实际的卸垛过程中，货物的大小和摆放位置往往变化多端，尤其是像电商仓库中那样杂乱无章的货物堆叠，这对大多数机器人来说是一个巨大的挑战。

为了应对这些挑战，卸垛机器人不仅需要具备与码垛机器人类似的夹具功能，还需要解决以下几个关键问题：

首先，同一托盘上的货物尺寸和外观各不相同，甚至会出现上层货物遮挡下层货物的情况。因此，机器人需要处理视觉检测、分割和识别的难题。

其次，即使同一尺寸的货物紧密排列在一起，也会增加视觉检测和识别的难度。

再次，透明塑料包装箱的货物在视觉处理上更为复杂，特别是在整个托盘都是透明塑料包装箱的情况下，很容易出现视觉分割错误的问题。

最后，货物堆码随意、不整齐，或者倾斜放置时，也会给视觉检测和识别带来困难。

为了解决这些问题，目前采用3D视觉检测技术来快速准确地识别和拆卸各种尺寸和外观的纸箱。此外，卸垛机器人还需要具备自我学习的能力。相比于固定程序的码垛机器人，卸垛机器人面临的任务更为复杂。它需要从零开始，逐步建立起对货物的识别模型。通过轻推货物并观察反应，机器人可以不断丰富自己的模型，从而提高对后续货物的识别速度。因此，机器人系统必须具备自我训练和自我校正的能力，而不需要人工干预，否则将无法达到更高的智能化和自动化水平。

综上所述，卸垛机器人需要融合最新的3D视觉、深度学习和机器人规划控制技术，以实现高精度识别和适应复杂场景的能力。接下来需要解决的是提高作业速度和降低成本的问题。通过优化视觉引导下的柔性机器人路径规划和运动控制算法，可以缩短抓取和释放的时间，从而提高卸货效率。此外，还可以通过使用消费级深度相机代替工业级相机来显著降低视觉部件的成本，从而进一步优化整体成本结构。

总之，卸垛机器人在产品拆垛、分流输送、空托盘集中码放等方面发挥着重要作用，适用于产品周转后的集中分拣和包装。结合控制系统和核心检测系统，可以实现自动化、智能化和生态化的物料管理和控制，满足在线检测和自动分配等需求。随着技术的不断进步和新产品的发展，未来我们将能够更好地应对各种复杂的卸垛场景。