AI+3D智能装车
524为解决物流运输最后一公里难题,基于埃斯顿生态的智能装车完成解决方案应运而生,车辆进场后由车辆测量识别定位系统对车辆进行扫描识别,通过3D点云算法解析车辆类型和特征信息,由装车软件包规划最优装车路径和垛形,机器人高效率完成装车作业。这是机器人与车辆...
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方案背景
传统工装夹具难以高效处理散乱无序堆放的工件,存在柔性差、效率低及人工分拣易出错等问题。基于3D视觉的无序抓取技术应运而生,旨在提升自动化生产的灵活性、精度与安全性,满足现代制造业对柔性化产线的迫切需求。

方案概述
本方案采用3D视觉系统,实现对无序工件的智能识别与定位,引导机器人完成精准抓取。系统可广泛应用于汽车零部件等领域,如螺母焊、凸焊工序中的无序上料场景,有效替代传统人工分拣或固定工装,提升生产柔性与效率。
案例特点
1.高精度定位
通过3D粗定位与2D精定位结合,系统操作精度≤±0.2mm,确保抓取和放置准确。
2.强无序处理能力
智能算法可快速分析杂乱工件并规划抓取路径,整体清框率超95%,适应多种形状与尺寸工件,具备高通用性与扩展性。
3.高效节拍
在新能源汽车凸焊等场景中,单次抓取节拍控制在7秒以内。
4.安全性提升
减少人工干预,降低工伤风险,保障操作安全。
5.稳定性与通用性
系统免调试、运行稳定,适用于多品种柔性化生产。
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