3D视觉应用案例：引导板件定位抓取

3D引导板件定位抓取

某知名模具钢材集团

项目背景

广州某知名模具钢材集团，需求3D引导板件定位抓取和2D识别信息获取功能。原场景用的桁车设备加人工搬运安全系数极低。

作业流程

• 3D相机视觉识别产品位置后，通过机器人电磁铁完成产品的抓取。

• 放置到二次定位工装前通过点激光和传感器检测产品规格；通过2D相机识别二维码贴图，用于区别产品的材质。

方案亮点

• 视觉算法：面对极高反光的工件，出现点云镜面反射，独特的视觉算法，降低反光对识别的影响。在点云相机成像效果不佳的情况下，也可以通过算法技术实现抓取。

• 点云聚类：产品众多，且规格差异较大的情况下，对于任意未知产品来料，使用了点云聚类技术，在解决客户项目难点的情况下降低项目成本。

• 集3D引导抓取和2D识别为一站：为了满足客户生产需求，为客户设计规划工作站集3D引导抓取和2D识别为一站，并新增了新增2D相机识别工件二维码贴图功能，极大提高了产线生产力。

• 夹具设计：采用电磁铁设计可以兼容多种型号产品，应对厚度差异较大和重量过重的产品，优秀的夹具设计完美适用。

圆棒深筐无序拣选

某大型汽配厂

项目背景

客户为某知名外资汽车零部件企业，其位于西北的工厂需求3D视觉实现圆形棒材的上料自动化。圆棒以无序散乱姿态放置于深筐，表面反光，规格多样，需以特定姿态放置下游进行下一步工序。

作业流程

• 人工运送载有圆棒的料筐至机器人工作位，视觉定位料筐位置

• 视觉识别圆棒位姿，引导机器人完成无碰撞抓取

• 机器人将圆棒放置滑槽进行二次定位，再次抓取完成精准上料

• 重复上述动作直至清筐

方案亮点

• 采用XM-GX-L结构光相机，配有可滑动模组，可对双工位的堆叠圆棒进行高精度点云还原

• 视觉识别力强，自动计算无碰撞轨迹，解决圆棒竖放、角落抓取等难题，实现高效清筐

• 适配非标准长方体料筐，稳定抓取无碰撞

• 高兼容性夹具，适配多种规格圆棒，柔性拣选

卡钳上下料

某大型汽配厂

项目背景

客户为华东大型汽车零部件企业，需求3D视觉实现卡钳壳体的自动上下料。卡钳壳体为异形铸件，正反相扣逐层平铺放置于深筐。工件正反相似度高，易互嵌，反面工件需识别放置翻转工装上。工件及托盘均存在一定程度的倾斜。卡钳壳体经加工，工件表面可能残留部分切削液，需重新逐层放置料筐下料。

作业流程

• 料筐就位，视觉识别卡钳位姿并区分正反，引导机器人抓取放置至对应工装台

• 每层清空后，视觉引导快换抓取托盘，进行下一层上料，直至清筐

• 工件加工完成，视觉引导机器人放置托盘，快换夹具后定位格口引导机器人下料

• 每层下料完成，重复新一层托盘放置与下料动作，直至最终完成

方案亮点

• 上料视觉采用XM-GX-L相机，安装移动模组上，可对料筐、倾斜卡钳、黑色托盘进行高精准的3D位姿识别

• 下料视觉采用XM-SP-L相机，安装移动模组上，可对料筐、放置格口位置进行±3mm精准识别

• 自动计算无碰撞轨迹，解决角落工件抓取难题

• 快换夹具设计，兼容多种规格工件及托盘的抓取

飞轮壳上下料

某大型汽配厂

项目背景

客户为西南某大型汽车零部件制造及总成厂商，需求借助3D视觉配合打磨机床作业，实现自动抓取上料以及定位下料。来料为深筐逐层平铺的铝合金铸造件，结构复杂，并存在一定程度的倾斜，抓取后下游需配合精准的激光打标，视觉位姿精度要求高。

作业流程

• 人工放置料筐就位后，视觉拍照识别料筐及工件位姿，引导机器人完成深筐抓取

• 视觉二次精准定位工件位姿，配合完成激光打标，并放置机床进行打磨、清洗、翻转、烘干等一系列工序

• 每层工件清空后，视觉引导抓取隔板，继续下一层工件的上料，直至最终清筐

• 工件加工完成，机器人取料，视觉定位放置位姿，引导机器人完成下料

方案亮点

• 采用XM-SP-L大视野相机，可对工件、料筐、隔板进行识别定位，稳定抓取实现100%清筐

• 视觉二次精准定位，精度±1mm，满足打标需求

• 视觉拍照成品工件下料区，定位放置位姿，引导无碰撞准确下料