3D视觉引导钣金件上下料
项目背景：金属件的上下料过程在现代制造业中扮演着重要的角色，然而，传统的人工操作方式存在效率低、重复劳动和易出错等问题，为了解决以上痛点，采用基于机器视觉技术的3D视觉系统，可以实现对金属件的自动化识别、定位和处理。提高生产效率和质量。
- 项目优势
- 基于跨维自研 DexVerse™ 具身智能引擎训练深度学习模型，可识别多种尺寸和形状轴承，无需模型重复训练，适用性强；
- 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
传统的上料方式往往依赖于人工操作，不仅效率低下，而且容易受到人为因素的影响，导致产品质量不稳定。而3D视觉技术的应用，可以实现对惯性环的精准识别和定位，大幅提高生产效率和产品质量，降低生产成本和损失。
