3D视觉引导汽车零部件上料
项目背景：近年来，传统汽车行业谋求升级，新能源汽车不断发展，汽车行业的转型催生了大批自动化需求。改造标准要求高、工艺流程复杂、工件种类极多是汽车行业自动化长期面临的挑战。各类典型改造如工件上下料、定位装配等，对节拍、精度、稳定性等技术指标有很高要求。基于跨维智能 DexVerse™ 具身智能引擎的新一代视觉解决方案，能够有效应对工件种类极多、表面反光、结构复杂、无序堆叠、环境光干扰等复杂工况。
- 项目优势
- 使用跨维智能DexVerse具身智能引擎进行数据生成与标注，训练出的模型参数少；且独家支持提供 CAD 即可快速训练新的算法模型，兼容多款不同型号的工件，支持柔性换产。 大大减轻一线操作工的工作强度，可以提高生产效率，降低成本。
- 支持同时配置多个产品型号作业，根据机器人信号任意切换作业运行；无需停产采集标注数据，8小时即可完成新增工件的深度学习模型训练，快速上线生产。
- 零代码，零编程，直接调整参数即可实现视觉定位，最快5分钟即可完成视觉配置，20分钟即可配合机器人进行抓取调试。
- 应用成果
该终端汽车制造厂，在其焊装车间抓件工位，引入了跨维智能3D视觉系统完成螺母焊等工件的自动化的上下料操作，实现了多车型柔性切换抓件。工位建设成本及利用率大幅优化，目前已稳定投产，从而减少人工操作的时间和劳动力，缩短生产周期，提高生产效率。
