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3D視覺無序抓取專家

替代傳統的工裝夾具，針對散亂無
序堆放的工件設計，可協助機器人
高效準確地完成3D智能抓取，并很
好的解決了柔性化工裝的問題
  • 01
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  • 高柔性
    適用性強
    1個模型，N種工件
    基于遷移學習的AI算法，視研的AI識別模型可識別任意類型的工件，無需重復訓練
  • 操作簡單
    易維護
    自動生成AI模型
    只需提供工件CAD圖，無需人工標注可一鍵生成AI識別模型、無需調試，操作簡單
  • 系統穩定
    可靠
    抗干擾能力強
    AI模型在惡劣的光照條件和工件材質的情況下，依舊穩定可靠的運行
  • 工藝仿真
    數字樣機驗證方案可行性
    先搭建數字樣機對視覺軟件、機器人軌跡、PLC程序等進行仿真，確保按照既定工藝路線運行，大量節省現場的調試時間
深度學習算法自動產生AI模型，用于識別和定位并全天
候高可靠性運行，實現快速、靈活而又精準的生產
  • 01
    它識別的
    通過高速、精確的3D結構光成像系統，對物體表面輪廓進行掃描，形成點云數據；
  • 02
    它操控的
    對點云數據進行智能化分析處理，加以AI算法、機器人路徑自動規劃、自動防碰撞等智能化技術；
  • 03
    它執行的
    計算當前工件實時空間坐標，并引導機器人完成自動抓取任務。協助機器人集成商快速完成3D定位方案；

應用案例

融合3D機器視覺和深度學習算法，賦予機器人真實環境的“感知能力”和“手眼協同能力”使他們能夠通過思考來執行任務，解決了工業機器人分揀領域的無序抓取問題
  • 無序抓取

    機器3D無序抓取替代傳統的工裝夾具，準確有效地完成3D智能抓取
  • 點云軌跡引導
    定位系統

    引導機械臂按需要的軌跡實現一定的工藝流程
機器視覺，即時投資回報
降低成本
減少客戶流失
更短的循環時間
減少人工費用
提高效率
更快的計算程序
更精準的相機
更的傳感器
柔化性更強
準確抓取定位工件
生產線的柔性工裝

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