跨維智能3D視覺引導金屬件無序抓取，助力制造企業高速高效生產
在工業4.0的時代，智能工廠中廣泛采用工業機器人來代替人工進行自動化作業，如自動上下料等工作。這種自動化生產方式能夠為企業節省人工成本，并實現高速、高效、高質的生產。為了實現這一常態化場景，3D視覺技術成為了關鍵的引導技術。
如今，3D視覺引導在制造領域的應用越來越廣泛。作為國內新一代高柔性3D視覺產品與解決方案提供商，跨維智能推出的新型 AI 平臺，通過打通物理仿真、數據合成、AI 設計與訓練、模型軟硬件部署的閉環，建立 Sim2Real 虛擬空間與現實空間的映射關聯，實現對機械臂柔性操作、機器人感知與控制等任務的AI賦能。為金屬件上下料生產線提供了完善的解決方案，可替代人工操作，自動完成生產任務，實現工業上料的自動化。同時，該技術適用于多種行業，包括汽車、工程機械、鋼鐵等領域的工件上料環節，滿足各種金屬零件上料等場景應用的需求。
項目背景：
隨著制造業的發展，人力成本不斷增加，自動化和智能化的轉型升級成為制造業迫切需要解決的問題。特別是在金屬零部件的上下料場景中，傳統的人工搬運方式存在著很多問題，人工搬運效率低，生產成本高，無法滿足高效生產的要求。此外，人工上下料的節奏緩慢，無法配合自動化加工的高節拍要求，同時也容易導致安全事故的發生。為了解決這些問題，制造業急需引入自動化和智能化技術來完成上下料工作。
技術難點：
1、工件是光滑反光金屬件，抓取較為困難；2、精度要求較高，放置精度要求小于0.2mm；3、來料狀態無序，需二次定位。
解決方案：針對制造業工廠環境復雜、人工成本過高等問題，跨維智能提供3D視覺引導機器人實現自動上下料解決方案。這一方案通過引導工業機器人精準識別周轉料筐中的工件，并實時反饋信息，引導機械手臂進行無序抓取，并正確放置到上料位置。整個過程實現了單件節拍時間為6秒的高效率，從而將整套上料作業實現自動化。這種解決方案不僅提高了生產效率，降低了成本，還大幅度提升了作業的精確性和安全性。
技術優勢：1、通過Sim2Real平臺訓練算法模型，預先模擬不同環境下的軸承工件，可有效應對工件高反光問題，識別準確率高；視覺系統兼容多款不同型號的工件，且當需要添加新型號時只需提供CAD即可快速訓練新的算法模型，以支持柔性換產；2、替代人工，提高生產效率，滿足多種金屬零件上料等場景應用的需求；3、可24小時穩定運行，實現高速、高效、高質的自動化生產。
隨著工業自動化的迅猛發展，機器視覺技術的成熟應用得到了廣泛關注，并在智能制造領域展現出巨大的發展潛力。未來，我們將看到更多智能化的應用場景涌現，為人們的生活和生產帶來更多便利和效益。機器視覺將成為智能制造和智能生活的重要支撐，推動社會進步和經濟發展。
