案例研究
行业：农业
产品：Helios2+ 3D 相机
应用：自动化奶牛清洁
SDK：Cognex Designer、Deep Learning Studio 与 Arena SDK
通过 3D 视觉与机器人技术实现奶牛养殖场清洁流程的自动化
在现代奶牛养殖场中，实现关键作业环节的自动化始终充满挑战，尤其是在产奶前对乳房和乳头进行清洁这一高度依赖人工的流程。清洁质量不仅受到法规严格约束，也是保障动物健康与乳品质量的核心因素。传统人工清洁方式容易因操作差异导致效果不一致，而现有机械刷洗方案在不同农场布局和牛只个体差异下，往往难以实现稳定、可重复的结果。
为解决这一问题，英国机器视觉系统集成商 Fisher Smith 开发了一套基于 3D 视觉与机器人技术的自动化解决方案。奶牛被引导进入旋转式挤奶转盘后，系统可自动识别乳房区域，精准执行清洁流程，并随后完成挤奶装置的安装，实现高度自动化的产奶前准备。
挑战
在商业化奶牛养殖环境中部署安全、可靠的自动清洁系统，需要应对多重技术挑战。牛舍环境长期暴露于粉尘、湿气和有机物，对相机的防护等级和系统稳定性提出了极高要求，同时还必须配备自动镜头清洁机制。
清洁精度同样至关重要。机器人清洁臂必须具备高精度定位能力，才能在不干扰或伤害奶牛的前提下完成操作。这要求建立稳健的机器人与相机标定体系，确保空间坐标的准确性与长期重复性。
在图像处理层面，系统需在极短时间内处理复杂的 3D 数据，包括 X、Y、Z 坐标信息以及强度图像，以匹配转盘和机器人的连续运动节奏。为此，团队必须构建定制化的深度学习推理流程，在有限计算资源下可靠区分乳头、尾部及背景等解剖结构。
Fisher Smith 的机器人系统可在奶牛通过旋转挤奶转盘时，自动完成乳房清洁并安装挤奶装置，实现高度自动化的作业流程。
解决方案
该系统的核心由 LUCID Helios2+ 飞行时间（Time-of-Flight，ToF）3D 相机构成，由 LUCID 在英国的授权分销商 ClearView Imaging 提供。Helios2+ 具备 IP67 防护等级、宽动态范围（HDR）以及高速工作模式，能够在奶牛场严苛环境中稳定运行。
相机可生成高精度的奶牛腹部 3D 深度图，并输出多通道 XYZ 坐标数据，为 Fisher Smith 构建的深度学习检测流程提供可靠输入。这些数据通过 Cognex Designer 与 Cognex Deep Learning Studio 进行处理，实现对乳头位置的高置信度识别。
为实现系统级集成，Fisher Smith 开发了定制动态链接库（DLL），用于高效连接相机与 Cognex 平台。LUCID ArenaView 用于相机参数配置与深度精度优化，而基于 GigE Vision 的数据传输则确保了高速、稳定的图像流。最终，处理后的 3D 数据用于实时引导六轴机器人，将清洁工具精准定位至每个乳头位置。
乳头检测遥测系统监控界面
检测系统自动识别奶牛乳头的界面截图
结论
通过融合机器人技术、人工智能与 3D 视觉，该自动化系统成功解决了长期困扰奶牛养殖行业的关键清洁难题。Helios2+ 相机为系统提供了所需的精度、鲁棒性与可重复性，不仅满足严格的卫生法规要求，还显著降低了人工成本，提高了整体处理效率，并改善了动物福利。
该方案在多家农场环境中的成功部署，证明其具备良好的可扩展性与适应性。本案例充分展示了 LUCID 工业级 3D 视觉技术与 Fisher Smith 系统集成能力的协同价值，如何在现代农业中推动精准机器人与智能自动化的落地应用。
了解更多：
访问 Fisher Smith（机器视觉系统集成商）
访问 ClearView Imaging（LUCID 英国授权分销商）
访问 Helios2+ 3D ToF 相机产品页面
Helios2+ 3D ToF 相机具备 IP67 防护等级，可在商业化奶牛养殖环境中实现稳定、精准的自动清洁作业。