12月19日，在安徽邮政合肥邮区中心局的智能分拣平台，一群“小黄人”东奔西跑分拣快递，像蚂蚁搬家一样忙碌却又井然有序。这是该公司今年刚刚引进的智能分拣机器人。
机器视觉分拣机器人
只见进场的包裹经传送带送到一条条分流线内，分拣员将身旁的包裹放到排队等待的“小黄人”上，“小黄人”读取包裹上的地址信息后，自动匹配配送区间，并计算最短距离将包裹准确倒入对应的格口，完成后再回到扫描台等待运送新的包裹。记者看到，这些“小黄人”异常“聪明”，运送快递的途中遇到障碍会自动避开，没有电了还会自己跑去充电。
机器人分拣快递，无人机配送快递，在智慧物流时代，机器人日益成为主角。目前物流业快递包裹都是使用人工来进行测量、称重、扫码、记录、计算运费的全套流程。而分拣机器人可以通过摄像头和机器视觉算法精准测量出快件体积，实现一键获取扫码、量方、称重、计算，用一步操作替代原本的四步流程，可以在1秒的时间里解决熟练快递工人30秒的工作量。整体效率提升了10倍以上，原来需要2~3人完成的工作，现在只需要1人即可。
目前物流行业，很多环节的信息还没有全部打通，机器视觉系统主要应用在分拣采集的操作上，而这一操作将会在快递员揽件，各个物流交通装车、不同网点分派时多次重复。使用机器视觉技术可以使每件包裹平均提前4个小时送达。G不仅从源头实现降本增效，还可将采集的物流数据上传云端，在整条运输线上共享信息，从而提升装箱率、仓储率和满载率。
据透露，目前市场上对于包裹体积测量的解决办法还比较少，亚马逊采用的是海外公司Qubicscan的激光超声波技术方案，其产品定价在70万左右，除了价格贵，国外品牌在兼容性、易用性和本地客服管理上也都很难满足国内客户的需求。朗锐智科采用3D镜头+算法的解决方案，能够实现毫米级的识别精度。使用工业机器人领域的V-SLAM算法对镜头实时定位，提高产品对环境的稳定性，能在仓库等干扰环境下使用；结合条码识别技术与称重传感器，可以快速识别出条码并与体积重量数据关联。