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本发明涉及一种3D视觉与轨迹融合打磨方法、系统、设备及存储介质，依次包括以下步骤：步骤1、高精度手眼标定；步骤2、多视角3D数据采集与拼接；步骤3、自动提边与边界处理；步骤4、边界融合与轨迹生成；步骤5、轨迹优化与执行。本发明生产效率提升：全流程自动化，无需人工示教或轨迹修正，单工件打磨时间缩短30%，批量生产的一致性（CPK值）从1.33提升至1.67。

本发明涉及一种基于深度学习与3D点云的无序抓取方法，利用深度学习实例分割模型处理上述的灰度图像，获得每一个待抓取物体的精确像素级掩膜；将像素级掩膜映射至所述3D点云数据上，分割出每个待抓取物体的独立3D点云；基于优化后的物体点云，计算每个待抓取物体的抓取位姿，所述抓取位姿包括抓取目标点和抓取姿态向量；基于抓取位姿和像素级掩膜，计算所有待抓取物体之间的空间遮挡关系，并据此规划出机器人的抓取顺序，所述抓取顺序优先选择位置更高且无遮挡的物体。本发明结合现代传感器技术与数据处理算法，实现了对抓取位姿的精确计算，显著提升无序抓取的质量与效率。