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乔戈里科技 |机器视觉3D无序抓取——高效实现汽车精密零件的识别/抓取/分拣/上下料

汽车配件铸造行业大多为传统制造业,传统的制造业需要大量的人工进行的单调线性任务,例如一次将一个料箱中的一个零件卸载到机器中,或者散装零件分类和仓储运输等劳动密集型工作。如果零件区别较小或边缘锋利,可能会导致误判甚至危险。














精密零件式拣选的困难点?




01复杂工件识别


汽车精密零件的几何形状可能使成像场景极为混乱,从一端看,它可能表现为圆柱体。从另一端看,它可能是小直径的杆。如果是一个长对象,还有可能与其他部分重叠,因此零件越复杂,对3D视觉技术水平要求越高,集成任务也就越困难。













02 箱式拣选防碰撞


用于箱式拣选(尤其是对于无序抓取环境)的软件开发的关键部分是防止机器人及其臂端工具与料箱侧面和其他物体碰撞的算法。每次拣选,机器人必须将零件放置在自由空中,自动制定不同的路线并保持移动的位置和方向。这需要在视觉系统,机械臂控制软件,实时处理所有数据的计算能力以及末端执行机构之间达到微妙的平衡。




机器视觉3D无序抓取解决方案




乔戈里科技3D无序抓取解方案,主要应用于料框堆叠工件识别、无序抓取、视觉引导等,助力企业打造企业打造智慧新工厂,减少企业的用工成本,为传统的制造业提供柔性化制造解决方案。

● 感知:平面相机、立体相机等多种传感器。

● 分析:图像处理技术、多传感器融合技术、机器学习等自主学习技术

● 自动化控制:可自动生成机械臂运动路径、在运动中实现障碍物躲避和防碰撞功能、适配国内外主流机械臂。

● 抓取: 多种末端执行工具自由切换、可实现料框堆叠工件上料、工件无序来料的上料、视觉引导等功能。




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