�����视觉�pȝ��软�g 

�����3D视觉�pȝ��采用先进的深度学�?f��n)等���法�Q�可处理多种复杂情况。高�_�ֺ�全自动化标定�Q�快速准���定位物体，可处理多�U�复杂情��c(di��n)�?

1) 采用先进的深度学�?f��n)等���法�Q�可处理多种复杂情况�Q?

2)支持��h��各种图案�Q�包括没有图案）(j��)的物体，可应�Ҏ(gu��)��码、运单、胶带等各种情况; 

3) 物体可散乱堆放也可紧密堆叠；通用性强�Q�少量样本即可完成训�l�；支持一定程度反光、暗�Ԍ���U�黑�Ԍ��(j��)的货品； 高精度全自动化标定；快速准���定位物�? 

4) 完全开攑ּ�的后収ͼ�支持用户�q�行定制化算法开发�ƈ独立部��v多个典型应用�Q�完全无需写代码的������~�程环境�Q�用户可独立部��v多个典型应用�Q?完全可视化的界面�Q�一键仿真机器�h�q�动�Q?

5) 用户仅需���单培训即可操作机器�h�Q�极大降低机器�h使用门槛�Q�可适配国内外多�U�主���品牌机器�h;

6) 内置逻辑���(g��)查、碰撞避免、抓取规划等先进���法�Q�程序简�z��?������Q�同时保证机器�h的稳定性；

�Q?�Q�智�?D视觉和机器�h规划软�g:

1�Q�相机支�?nbsp;

�Q�a�Q?D&3D囑փ�同时昄����Q�可同时调节2D&3D参数�Q?D囑փ�为彩�?D点云�Q?nbsp;

�Q�b�Q�内含虚拟相机，可在无相机时加蝲保存的相机原始数据；

�Q�c�Q�内含自动曝光助手，可自动根据环境光调节曝光�?

2�Q�视觉模�?nbsp;

�Q�a�Q�内含拆码垛、金属�g上料�{�标准视觉工�E�，可一键导入； 

�Q�b�Q�支持具有各�U�图案（包括没有图案�Q�的物体�Q�可应对条码、运单、胶带等各种情况�Q?nbsp;

�Q�c�Q�物体可散�ؕ堆放也可紧密堆叠�Q?nbsp;

�Q�d�Q�通用性强�Q�少量样本即可完成训�l�； 

�Q�e�Q�支持一定程度反光、暗�Ԍ���U�黑�Ԍ��(j��)的货�? 

�Q�f�Q�采用先�q�的深度学习(f��n)�{�算法，模块化拖拽编�E�Step�Q�每个模块由数据?hu��)��输入、数据流输出、控制流输入和控制流输出�l�成�Q?nbsp;

�Q�g�Q�可支持单个步骤和组合步骤两�U��Ş式编�E�；

 �Q�h�Q�内含操作日志，可一键还原某一旉���点的操作�Q?nbsp;

�Q�i�Q�支持真实相机和虚拟相机切换�Q?nbsp;

�Q�j�Q�可实现一键自动化外参标定�Q��ƈ具备标定�l�果���(g��)查功能； 

�Q�k�Q�支持拖拽和�C�教两种抓取点获取方式； 

�Q�l�Q�快速准���定位物体； 

�Q�m�Q�完全开攑ּ�的后収ͼ�支持用户�q�行定制化算法开发�ƈ独立部��v多个典型应用�?