隨著人工成本的不斷增加，制造業急需完成自動化、智能化轉型升級。如何高效、高質量地完成工件上下料，解決工件上下料場景的難點，采用更先進、更柔性、更智能的裝配技術來提升生產效率，提高產品質量和產品競爭力，滿足新興市場需求，是眾制造企業迫切要解決的問題。

針對制造業工件上下料場景的難點，富唯智能提供了識別準確率、生產效率、生產穩定性等方面均具有顯著優勢的基于深度學習的3D視覺引導系統引導工件上下料解決方案，能更好地幫助制造企業實現產線智能化、自動化升級。無需人工操作，自動完成生產任務，能夠滿足各種工件上下料等場景應用，適用于汽車、3C、鋼鐵、鑄件、五金、機械等多種行業。

基于深度學習的3D視覺引導無序抓取系統，可對較大測量深度范圍內散亂堆放的工件進行全自由的定位和拾取，相比傳統的2D視覺定位方式，只能對固定深度零件進行識別且只能獲取零件的部分自由度的位置信息，具有更高的應用柔性和更大的檢測范圍，可為機床上下料、零件分揀、碼垛堆疊等工業問題提供有效的自動化解決方案。

基于深度學習的3D視覺引導工件上下料

項目痛點：

在制造業行業，多會應用到工件的上下料場景。人工上下料存在諸多不足，如生產效率低下、工藝水平不達標、工作環境惡劣、危險程度較高等問題，無法滿足高效生產的要求，且人工上下料節奏緩慢，不能配合自動化加工高節拍要求，無法滿足24小時生產。

解決方案：

富唯智能采用3D視覺引導機器人自動上下料的解決方案，引導工業機器人精準識別周轉框中的工件，并及時予以反饋，指導機械手臂進行無序抓取，正確放置到自動輸送帶上。整套流程以單件節拍8s的速度，實現整套上下料作業的自動化。

項目優勢：

1、可識別多品類、多姿態、多形狀的工件；

2、可支持零件正反面放料；

3、實時規劃機器人運動軌跡；

4、支持一次拍照，識別多個工件，并對凌亂無序擺放的工件進行抓取；

5、針對深框干涉的問題，可動態規劃抓取策略；

6、深度學習算法可處理多種復雜情況，可支持一定程度上反光、暗色的工件，工件緊密貼合或隨意擺放均可被識別。

項目成果：

1、系統穩定，識別速度快，整體抓取放置節拍控制在8s以內；

2、通過和機械臂的協同工作，識別精準率達99.9%以上；

3、精準識別工件，生產效率顯著提升近一倍；

4、7×24小時全流程自動化，無需人工干預。

采用工業機器人替代人工，自動完成上下料等自動化作業，能夠為企業節省人工成本，實現高速、高效、高質的自動化生產。工業4.0下，諸多智能工廠這一常態化場景，離不開3D視覺的關鍵性技術引導。未來，3D視覺將會出現在更多新的應用場景中，并且逐漸突破工業檢測場景，逐步向智能生活領域拓展。

審核編輯 黃昊宇