3D拆垛機器人視覺系統已經很多方面不斷進步，3D拆垛機器人適用步驟靈活性與用戶所選擇的模塊化設計。由于3D拆垛機器人深度學習的軟件發布，可以一起檢驗難以預測的不足，它能夠鑒別快速生產流水線的異?，F象，并且在數分鐘內依據判別分析圖象集開展學習。
由于3D拆垛機器人速度與輸出功率提高，3D機器視覺已經從可控工業生產自然環境轉移至非結構化工業生產自然環境。
模塊化設計視覺效果容許消費者選擇他們想在他的智能攝像頭中應用怎么樣的內嵌式照明燈具和光電器件，或為規范智能機等設施加上條碼識別和基本機器視覺作用。
將視覺效果與軟件信息生產自動化系統軟件緊密結合，能夠實現現如今生產和外包裝電商商品所需要的更高靈活性。3D拆垛機器人可以區別顏色或鑒別閃耀表面的文本，一個新的燈光控制系統將采取全自動調節光波長、角度相對高度來融入新產品的轉變。全部種種因素都促使更容易滿足柔性制造系統的需要。3D拆垛機器人必須能融入產品與原材料的很多轉變，及其檢驗污染物質或撕破，越快發覺不合格產品，浪費原材料越少。
3D拆垛機器人鼓勵的可追溯性與紀錄儲存針對嚴厲打擊車輛、制藥業、醫療器械和部件等領域中規模性作假個人行為變得更加關鍵。老系統在使用人的眼睛沒法看見的黑墨水來打印出編碼，這種編碼能夠潛藏在一切顏色或圖像中，甚至可以潛藏在漆料下，這種標識碼能通過特色功能進行檢驗。可追溯性針對越來越多的應用給患者嵌入的醫療器械也非常重要。
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