在快递与电商业务快速发展的推动下，包裹结构日益呈现“体积小、密度高、节奏快”的趋势。传统人工分拣与供件方式不仅效率低下，而且在面临高峰波动、包裹混码等复杂情境时容易失控。中科微至自主研发的10K单件分离系统，正是为破解“快件混堆难分”这一行业通病而来。该系统以单小时处理10,000件为目标，通过高精度识别、分离拉距与有序排列，为智能分拣系统创造稳定高效的前端供件环境。
10K单件分离系统由叠件分离系统、单件分离系统、叠件检测系统 、摆轮剔除系统 、Gapper间距调整系统（选配）五大系统组成，其中单件分离系统由水平单件分离机、靠边机、位置检测仪、工业一体机组成，整线运行速度可稳定保持2m/s。
大批量包裹通过皮带输送至叠件分离区进行爬梯，通过相机识别并定位包裹位置、类别等信息，按需设置跟包距离阈值并启动智能控制系统分离堆叠包裹，完成堆叠包裹的空间分离。
空间分离完成的包裹在进入水平分离区时，相机实时采集包裹图像信息，视觉系统分析包裹在分离区内的分布情况，并按照设定的分离策略控制各单件分离模组的皮带速度，完成相邻包裹的单件分离处理。
● 水平单件分离机
通过工业一体机实时采集图像上传至工控机进行图像算法处理，输出包裹数量及每个包裹坐标信息，并按照设定的分离策略控制各单件分离模组的皮带速度，完成并行包裹的单件分离处理；
● 靠边机
由多根无动力辊筒组成，水平分离后的包裹进入靠边机后，沿垂直于辊筒的方向向边靠拢，并沿着靠边机的单边形成单件流稳定输出；
● 末端皮带机
由机架、支腿、辊筒、皮带及动力系统组成，在靠边机和后端皮带线之间起过渡作用。
包裹经过靠边机形成单件流输送至视觉检测系统进行包裹位置检测，当包裹距离过近，则包裹状态判断为距离过近叠件；当两个包裹处于堆叠状态，则包裹状态判断为堆叠叠件；其余则输出为正常状态进入下一分拣阶段。
在叠件检测系统检测过程中被识别为过近叠件及堆叠叠件的包裹，将通过摆轮对其进行剔除，回流，重新分拣。
在硬件设备上，10K单件分离系统也进行了显著的改良。通过增加输入端的宽度和长度，以及增加分散分离段内分离模块的数量，该系统能够容纳更多的包裹，保证了持续稳定的包裹输出能力；
分离模块之一的靠边机采用单列排布辊筒，避免包裹在传输过程中出现失速现象，有效提升了包裹输出的稳定性，并减小了包裹间距的波动。同时，相机数量的增加扩大了系统的视野范围，保证了对包裹的识别精度和速度。此外，整套系统采用伺服系统控制，也进一步增强了系统的稳定性和控制精度。
工业一体机搭配后端处理设备，集图像采集、数据处理和结果输出于一体，有效简化设备架构，降低后端配套设备需求；高效测量各类型包裹体积，大幅提升图像数据传输和处理速度；同时通过网络接口将图像快速上传到后台系统，为单件分离系统的高效分离提供稳定的视觉数据支持；
叠件分离系统采用自主研发并生产的位置检测仪对包裹数量及位置信息进行采集。该相机集成高性能硬件处理平台，内置深度学习算法，采用灰度模式分析图像数据，融合五合一检测功能：包裹中心位置检测、超边检测、一车多件检测、空盘检测、纠偏检测，可对输送线上各类型包裹的数量和位置做出精准检测判断；
智能面阵读码相机是大件六面读码系统的核心部件之一，相机基于深度图像算法技术，高度集成了LED频闪光源、大景深工业镜头、高速高分辨率图像采集组件。具备宽广的视野和深度范围，能够轻松应对多条码读取和不同距离的条码扫描；
叠件检测系统是包裹是否顺利分离的检测关卡，系统以RGB-D智能立体相机为核心，基于深度学习算法，采用RGB模式和Depth模式分析图像数据，可精准识别包裹位置、数量和类别的全功能检测系统。相机可识别小件集包袋、纸箱、泡沫箱、软包等各类型包裹，并对包裹数量（单件或多件）、包裹状态（交叠、距离过近）进行判断。
10K单件分离系统采用PSS（Parcel Singulator System）软件对设备进行可视化监控管理，实现设备实时运行状态显示，并提供故障报警、数据查看、包裹间距设置、系统启停等功能，为10K单件分离系统运行管理提供了全面的解决方案，极大提升设备管理效率和准确性。
系统启/停：系统提供了方便的操作界面，操作员可一键启/停设备，轻松管理整个系统；
状态显示：用不颜色标注以显示设备运行状态，包括但不限于运行、延时启动过程、休眠、故障、维修状态、急停、堵货告警等；
数据显示：实时显示系统吞吐量、分离成功率、平均包裹长度等关键指标数据，分拣效率一目了然；
视图模式：提供相机视觉及全局视角两种视图模式，直接查看相机、分离器的工作状态及观察分离区各伺服电机运行状态，从容应对突发状态。
总结
作为中科微至在物流科技领域的杰出创新成果，10K单件分离系统为物流分拣领域树立了新标杆，解决了快递、电商等行业面对数目庞大的小件包裹的分拣效率难题。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，10K单件分离系统将在更多领域得到广泛应用，为物流持续发展和智能化转型贡献力量。
