在工业自动化持续推进的今天，料框的自动化拆垛与上下料仍是许多企业面临的痛点——尤其是当产线中同时存在多种规格、易变形、反光的料框时，传统人工或固定程序机器人很难实现稳定、高效的抓取。
近日，某大型制造企业引入了一套基于AI+3D视觉的智能上下料系统，成功实现对三种不同规格料框的高精度识别与自动化抓取，识别精度达到±0.5mm，抓取精度±2mm，大幅提升产线效率与可靠性。
项目难点
该产线需处理三种料框（E框、M框、L框），材质包括铁质与塑料，尺寸、重量、垛型均不同，且存在以下挑战：
- 规格多样：三种料框结构差异大，E框为组合式可拆卸结构，M/L框为塑料筐，视觉系统需同时支持多种模型；
- 变形与间隙控制难：料框长期使用后存在变形，抓取时需动态适应；
- 反光与光线干扰：塑料料框表面具有一定的反光，现场光照变化大，对成像质量提出高要求；
- 垛型复杂：来料垛型包括单列摆放、回字形、横竖交叉等多种形式，视觉需具备强抗干扰与垛型识别能力。
解决方案
项目采用3D视觉系统，配合桁架机器人及六轴机械臂，实现全流程自动化上下料。系统核心包括：
高精度3D相机
采用Laser L型激光相机，支持1200–3000mm工作距离，抗环境光干扰强，即便在强光环境下仍能输出完整点云。
智能识别算法
内置AI视觉算法，可自动识别料框类型、姿态及抓取点，防错机制确保型号匹配后才执行抓取。
多场景适配
支持组托与出库两种工艺，可根据垛型自动切换识别，单次拍照识别一层或一个料框。
技术亮点
- 识别精度高达±0.5mm，抓取精度±2mm；
- 系统识别率达99.9%，杜绝误抓；
- 抗光干扰能力强，配备激光光源与HDR成像算法，应对反光、弱光等复杂环境；
- 支持深框、窄边抓取，吸盘与夹爪协同作业，适应料框内部结构，抓取稳定无碰撞。
随着3D视觉技术与AI算法的不断融合，传统制造业正迎来智能升级的新契机。本项目不仅验证了视觉系统在复杂物料处理场景中的高度可行性，也为多品种、小批量柔性生产提供了可复用的技术路径。未来，我们将继续深耕工业视觉领域，助力更多企业实现无人化、智能化转型。
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