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在工业自动化持续推进的今天,料框的自动化拆垛与上下料仍是许多企业面临的痛点——尤其是当产线中同时存在多种规格、易变形、反光的料框时,传统人工或固定程序机器人很难实现稳定、高效的抓取。
近日,某大型制造企业引入了一套基于AI+3D视觉的智能上下料系统,成功实现对三种不同规格料框的高精度识别与自动化抓取,识别精度达到±0.5mm,抓取精度±2mm,大幅提升产线效率与可靠性。
项目难点
该产线需处理三种料框(E框、M框、L框),材质包括铁质与塑料,尺寸、重量、垛型均不同,且存在以下挑战:
规格多样:三种料框结构差异大,E框为组合式可拆卸结构,M/L框为塑料筐,视觉系统需同时支持多种模型;
变形与间隙控制难:料框长期使用后存在变形,抓取时需动态适应;
反光与光线干扰:塑料料框表面具有一定的反光,现场光照变化大,对成像质量提出高要求;
垛型复杂:来料垛型包括单列摆放、回字形、横竖交叉等多种形式,视觉需具备强抗干扰与垛型识别能力。
解决方案
项目采用3D视觉系统,配合桁架机器人及六轴机械臂,实现全流程自动化上下料。系统核心包括:
高精度3D相机
采用Laser L型激光相机,支持1200–3000mm工作距离,抗环境光干扰强,即便在强光环境下仍能输出完整点云。
智能识别算法
内置AI视觉算法,可自动识别料框类型、姿态及抓取点,防错机制确保型号匹配后才执行抓取。
多场景适配
支持组托与出库两种工艺,可根据垛型自动切换识别,单次拍照识别一层或一个料框。
技术亮点
识别精度高达±0.5mm,抓取精度±2mm;
系统识别率达99.9%,杜绝误抓;
抗光干扰能力强,配备激光光源与HDR成像算法,应对反光、弱光等复杂环境;
支持深框、窄边抓取,吸盘与夹爪协同作业,适应料框内部结构,抓取稳定无碰撞。
随着3D视觉技术与AI算法的不断融合,传统制造业正迎来智能升级的新契机。本项目不仅验证了视觉系统在复杂物料处理场景中的高度可行性,也为多品种、小批量柔性生产提供了可复用的技术路径。未来,我们将继续深耕工业视觉领域,助力更多企业实现无人化、智能化转型。
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