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3D视觉无序抓取的应用

随着制造业对智能制造转型的深入,在人工智能、机器人、生物识别、物联网等产业快速发展的背景下,机器视觉技术愈发受到关注。工业机器人是中国乃至全球制造业发展的重要支撑,而3D视觉作为工业机器人之眼,对工业机器人的行业应用前景产生深远影响。工业机器人可以完成固定模式物体的抓取,轻易实现快速分拣。但对于复杂堆叠物体的识别和分拣,依然有90%以上通过人工方式完成,极大的限制了工业生产的效率。


早在在3D视觉还没有付诸工业应用之前,杂乱、无序的工作任务通常是用传统的工装实现定位的。

这种方式无法满足不同产品使用一个工装定位的问题。而随着3C行业的兴起,工业生产中无序类应用需求越来越多。

为了解决这一难题,3D相机就成了这类应用场景的最佳选择。因为3D视觉引导解决方案

专业针对散乱无序堆放的工件设计,可协助机器人高效准确地完成3D智能抓取。这就替代了传统的工装夹具,并很好地解决了柔性化工装的问题。

自主研发的工业级3D相机,采用双目立体视觉和安全无感的红外光源。可实施扫描,获取工件的点云数据,并通过对点云数据进行3D建模,完成智能识别与定位分析,准确判断出工件当前的姿态位置,以数据接口发送工件的三维坐标信息给机器人,从而使其完成复杂的识别与抓取任务。


3D视觉定位系统的“三高”优势

精度高、效率高、通用性高可以说是3D视觉定位系统最为显著的优势。

3D视觉可以完成以下任务:

=> 多品种工件的机器人3D定位抓取上料

=> 料框堆叠物体3D识别定位

=> 复杂多面工件的柔性化3D定位抓取

=> 大型物体3D定位抓取

=> 工件的无序来料3D定位

=> 多工序间机器人协作3D定位抓取

=> 输送带上物体的快速3D定位抓取

=> 喷涂机器人来料3D识别定位

=> 大型设备的机器人装配3D定位

从生产和环境适应性的角度来讲,未来几年的发展方向对3D视觉有着更广泛的需求。这要求3D相机能够通过对工件3D数据的扫描,帮助机器人快速准确的找到被测零件并确认其位置,引导机械手准确抓取定位工件,从而实现工业机器人自动化生产线的柔性工装。

而在应用拓展方面,除了智能抓取,当前,机器人3D视觉在自动化焊接、自动化切割、自动化装配、自动化码垛等方面也有广泛应用。

替代传统的工装夹具,针对散乱无序堆放的工件设计,可协助机器人高效准确地完成3D智能抓取,并很好解决柔性化工装的问题。

高柔性,适用性强

1个模型,N种工件

基于迁移学习的AI算法,AI识别模型可识别任意类型的工件,无需重复训练。

操作简单,易维护

自动生成AI模型

只需提供工件CAD图,无需人工标注可一键生成AI识别模型、无需调试,操作简单。

系统稳定可靠

抗干扰能力强

AI模型在恶劣的光照条件和工件材质的情况下,依旧稳定可靠的运行。

工艺仿真

数字样机验证方案可行性

先搭建数字样机对视觉软件、机器人轨迹、PLC程序等进行仿真,确保按照既定工艺路线运行,大量节省现场的调试时间。





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