3D视觉无序抓取专家

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
好的解决了柔性化工装的问题
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  • 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，视研的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
深度学习算法自动产生AI模型，用于识别和定位并全天
候高可靠性运行，实现快速、灵活而又精准的生产
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    它识别的
    通过高速、精确的3D结构光成像系统，对物体表面轮廓进行扫描，形成点云数据；
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    它操控的
    对点云数据进行智能化分析处理，加以AI算法、机器人路径自动规划、自动防碰撞等智能化技术；
  • 03
    它执行的
    计算当前工件实时空间坐标，并引导机器人完成自动抓取任务。协助机器人集成商快速完成3D定位方案；
    • 预约演示

应用案例

融合3D机器视觉和深度学习算法，赋予机器人真实环境的“感知能力”和“手眼协同能力”使他们能够通过思考来执行任务，解决了工业机器人分拣领域的无序抓取问题
  • 无序抓取

    机器3D无序抓取替代传统的工装夹具，准确有效地完成3D智能抓取
  • 点云轨迹引导
    定位系统

    引导机械臂按需要的轨迹实现一定的工艺流程
机器视觉，即时投资回报
降低成本
减少客户流失
更短的循环时间
减少人工费用
提高效率
更快的计算程序
更精准的相机
更的传感器
柔化性更强
准确抓取定位工件
生产线的柔性工装

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