随着人工成本的不断增加，制造业急需完成自动化、智能化转型升级。如何高效、高质量地完成工件上下料，解决工件上下料场景的难点，采用更先进、更柔性、更智能的装配技术来提升生产效率，提高产品质量和产品竞争力，满足新兴市场需求，是众制造企业迫切要解决的问题。

针对制造业工件上下料场景的难点，我们提供了识别准确率、生产效率、生产稳定性等方面均具有显著优势的基于深度学习的3D视觉引导系统引导工件上下料解决方案，能更好地帮助制造企业实现产线智能化、自动化升级。无需人工操作，自动完成生产任务，能够满足各种工件上下料等场景应用，适用于汽车、3C、钢铁、铸件、五金、机械等多种行业。

基于深度学习的3D视觉引导无序抓取系统，可对较大测量深度范围内散乱堆放的工件进行全自由的定位和拾取，相比传统的2D视觉定位方式，只能对固定深度零件进行识别且只能获取零件的部分自由度的位置信息，具有更高的应用柔性和更大的检测范围，可为机床上下料、零件分拣、码垛堆叠等工业问题提供有效的自动化解决方案。

基于深度学习的3D视觉引导工件上下料

项目痛点：

在制造业行业，多会应用到工件的上下料场景。人工上下料存在诸多不足，如生产效率低下、工艺水平不达标、工作环境恶劣、危险程度较高等问题，无法满足高效生产的要求，且人工上下料节奏缓慢，不能配合自动化加工高节拍要求，无法满足24小时生产。

解决方案：

我们采用3D视觉引导机器人自动上下料的解决方案，引导工业机器人精准识别周转框中的工件，并及时予以反馈，指导机械手臂进行无序抓取，正确放置到自动输送带上。整套流程以单件节拍8s的速度，实现整套上下料作业的自动化。

项目优势：

1、可识别多品类、多姿态、多形状的工件；

2、可支持零件正反面放料；

3、实时规划机器人运动轨迹；

4、支持一次拍照，识别多个工件，并对凌乱无序摆放的工件进行抓取；

5、针对深框干涉的问题，可动态规划抓取策略；

6、深度学习算法可处理多种复杂情况，可支持一定程度上反光、暗色的工件，工件紧密贴合或随意摆放均可被识别。

项目成果：

1、系统稳定，识别速度快，整体抓取放置节拍控制在8s以内；

2、通过和机械臂的协同工作，识别精准率达99.9%以上；

3、精准识别工件，生产效率显著提升近一倍；

4、7×24小时全流程自动化，无需人工干预。

采用工业机器人替代人工，自动完成上下料等自动化作业，能够为企业节省人工成本，实现高速、高效、高质的自动化生产。工业4.0下，诸多智能工厂这一常态化场景，离不开3D视觉的关键性技术引导。未来，3D视觉将会出现在更多新的应用场景中，并且逐渐突破工业检测场景，逐步向智能生活领域拓展。