لتطبيق الروبوتات بفعالية في بيئات العمل ومساعدة البشر، من الضروري تطوير وتقييم كيفية تأثير التأريض البصري (VG) على أداء الجهاز على الكائنات المستحقة. ومع ذلك، فإن أعمال VG الحالية محدودة في بيئات العمل، مثل المكاتب والمستودعات، حيث عادة ما يتم قطع الكائنات نظرا لقضايا استخدام الفضاء. في عملنا، نقترح مجموعة بيانات رواية OCID-REF التي تتميز بمهمة تجزئة تعبيرية بالإحالة مع تعبيرات إحالة الكائنات المستحقة. يتكون OCID-REF من 305،694 أشير إلى التعبيرات من 2،300 مشاهد مع توفير صورة RGB ومدخلات السحابة نقطة. لحل مشكلات انسداد تحديا، نجمع بأنه من الأهمية بمكان الاستفادة من إشارات 2D و 3D لحل مشكلات انسداد تحديا. توضح نتائجنا التجريبية فعالية الإشارات 2D و 3D تجميع ولكن تشير إلى الكائنات المغطاة لا تزال تحديا لأنظمة التأريض البصرية الحديثة. OCID-REF متوفر علنا في https://github.com/lluma/ocid-ref