自动抓取系统——即基于CAD模型的机器人检测和选取箱内随机排列物体——是我们在具有挑战性的工业环境中处理的常见应用类型。我们的自动抓取系统为机器人集成商提供一个一体化的解决方案，机器人集成商不需要掌握任何计算机视觉（知识）来设置它。这一强大的特点使它有可能进入几乎所有的工业部门——汽车、制造、物流及其他。

然而，我们逐渐开始接受客户提出的解决方案，让他们能够在箱内挑选不规则形状和随机位置的物体。我们开始研究使我们能够选择这类物体的算法，经过一段时间的集中努力，我们的人工智能驱动的解决方案看到了曙光。多亏了复杂的算法，它们使我们能够定位和选择不同大小、不同纹理与包括变形在内的任意形状的物体。更重要的是，物体不需要以（整齐）有序的方式堆叠，可以绝对随机地放置，机器人仍然能够识别和挑选它们。我们的人工智能解决方案结合了精确的3D视觉和先进的人工智能算法，向世界展示了在材料处理、制造、物流等方面实现自动化的巨大机遇。

正是物流让我们看到，还有最后一个空白，可以涵盖所有类型的对象和应用程序—这是因为货物并不总是装在坚固的盒子里运输，而是有些装在袋子里。这给自动排序带来了巨大的挑战，因为它们不能保持它们的形状—它们是灵活的，皱巴巴的，容易变形的，因此很难定位。我们决定利用我们的经验、知识和技能进一步提升我们的人工智能解决方案的性能，并“教”他们检测和挑选包。

即使是对人类来说，要识别被杂乱地放置在容器中的袋子之间的界限也是很困难的。对于透明塑料袋来说，这个任务更加复杂。（这个任务）困难但有可能（完成）。我们开发了一个能够识别袋子的网络，（这个网络）有时比我们自己识别的还要好。它们可能是重叠的，并且相互阻碍被选中，但我们的系统可以轻松处理这个问题，不会允许机器人抓取全部或部分覆盖的袋子。

另一个常见的困难来自于袋子的材质——它们充满折痕和褶皱，这导致它们经常在被成功地发现和举起后从夹持器上掉下来。我们建议使用带反馈的真空夹持器，以防止此类故障。