在汽車制造、工程機(jī)械等行業(yè)持續(xù)走向“小批量、多品種”的柔性化生產(chǎn)趨勢下，產(chǎn)線對自動(dòng)化程度與靈活性的要求顯著提升，自動(dòng)上下料等關(guān)鍵環(huán)節(jié)對視覺識(shí)別能力、路徑規(guī)劃算法和快速換型能力提出更高要求。

無序抓取為何“難落地”？

在工業(yè)現(xiàn)場，物料通常以堆疊、混放、遮擋、反光等狀態(tài)存在，無序抓取通常面臨四大“落地難題”。

1.抓不準(zhǔn)，也抓不穩(wěn)

工件堆疊無序、遮擋嚴(yán)重增加識(shí)別難度，路徑規(guī)劃缺乏避障機(jī)制，易出現(xiàn)誤抓、漏抓，影響節(jié)拍穩(wěn)定性和清框效率。

2.抓不全，還抓不快

柔性工件、非規(guī)則結(jié)構(gòu)、動(dòng)態(tài)堆疊形態(tài)工件識(shí)別困難，節(jié)拍控制不穩(wěn)，效率難以保障。

3.切換慢，又難維護(hù)

產(chǎn)品種類頻繁更替，每次換型需反復(fù)調(diào)參、重建工具鏈，工程部署復(fù)雜，維護(hù)成本高。

4.AI門檻高，難落地

模型訓(xùn)練、數(shù)據(jù)標(biāo)注依賴專家，客戶難以自主運(yùn)維，系統(tǒng)復(fù)制難、交付周期長。

凌云光打造全新升級3D無序抓取方案，通過抓取精度突破、路徑規(guī)劃進(jìn)化、AI訓(xùn)練平臺(tái)升級，實(shí)現(xiàn)小于0.5mm抓取精度，穩(wěn)定應(yīng)對多目標(biāo)、堆疊、遮擋等復(fù)雜場景，節(jié)拍穩(wěn)定，在高反光、油污等惡劣環(huán)境中穩(wěn)定運(yùn)行，在汽車門、沖焊件、發(fā)動(dòng)機(jī)總成、零部件等多個(gè)復(fù)雜抓取場景成功應(yīng)用，幫助客戶實(shí)現(xiàn)從“能抓”到“看得清、抓得穩(wěn)、換得快、訓(xùn)得易”躍遷，助力柔性化產(chǎn)線智造升級。

多目標(biāo)匹配算法：快、準(zhǔn)、強(qiáng)

依托自研VisionWare視覺算法平臺(tái)，融合AI與點(diǎn)云匹配算法（如PPF、ICP），在精度、速度與環(huán)境適應(yīng)性方面實(shí)現(xiàn)顯著提升，有效支撐多品類柔性上料、多目標(biāo)動(dòng)態(tài)抓取等需求場景。

高精度識(shí)別與空間定位

可實(shí)現(xiàn)小于0.5mm的抓取精度，即使在料框底部存在深色工件、邊緣反光件等圖像特征缺失區(qū)域，也能實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定定位，誤匹配率顯著下降。

 

高速識(shí)別響應(yīng)

輕量化部署實(shí)現(xiàn)快速多目標(biāo)識(shí)別與路徑切換，滿足多工位分揀與復(fù)雜產(chǎn)線節(jié)拍控制需求，特別適用于柔性裝配中的快速切機(jī)、快速換型場景。

復(fù)雜工況適應(yīng)性強(qiáng)

在沖焊、壓鑄車間等存在強(qiáng)反光、油污、灰塵、金屬屑干擾的復(fù)雜環(huán)境下，結(jié)合多圖像融合算法，可穩(wěn)定提取物體關(guān)鍵形變和表面結(jié)構(gòu)特征，顯著提升在惡劣工況下的圖像質(zhì)量與魯棒性。

一套模型，識(shí)別多類物體

支持混合工況下10+種物料精準(zhǔn)識(shí)別與定位，兼容有序/無序抓取場景，無需頻繁切換模型或手動(dòng)調(diào)參，工程部署簡單，維護(hù)更省心。

▲多目標(biāo)匹配效果

具有六軸機(jī)械手初始位姿到目標(biāo)位姿的無碰撞可行路徑計(jì)算功能，確保機(jī)械臂本體、執(zhí)行器與障礙物、實(shí)時(shí)點(diǎn)云之間不會(huì)出現(xiàn)碰撞，確保在堆疊混放等復(fù)雜環(huán)境中穩(wěn)定運(yùn)行。

多姿態(tài)自適應(yīng)

自動(dòng)判斷最優(yōu)夾持姿態(tài)與路徑，支持多抓取點(diǎn)位輸入，自動(dòng)規(guī)劃出一條最優(yōu)抓取路線。

動(dòng)態(tài)避障路徑

根據(jù)工況實(shí)時(shí)規(guī)劃，規(guī)避工裝、物料遮擋，對于深框場景，可自動(dòng)規(guī)劃出最優(yōu)無碰撞的抓取路線，規(guī)劃成功率可達(dá)100%。

抓取容錯(cuò)機(jī)制

異常信號(hào)觸發(fā)防撞邏輯，保護(hù)設(shè)備與物料，提升系統(tǒng)長期運(yùn)行穩(wěn)定性。

一站式AI訓(xùn)練平臺(tái)，打通從STL模型導(dǎo)入到模型部署的完整流程，實(shí)現(xiàn)AI從“難用”到“易用”的轉(zhuǎn)變。

• 采用仿真訓(xùn)練無需現(xiàn)場采圖和人工標(biāo)注，5分鐘配置 + 5小時(shí)訓(xùn)練部署，交付效率提升3倍

• 自動(dòng)生成COCO數(shù)據(jù)集，內(nèi)嵌增強(qiáng)/預(yù)處理/標(biāo)注流程

• 兼容人工標(biāo)注與仿真數(shù)據(jù)，支持不同客戶能力與數(shù)據(jù)環(huán)境，適配多場景訓(xùn)練

▲仿真訓(xùn)練

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某新能源汽車電動(dòng)總成整線

需求背景：

• 抓取對象：高反光金屬件、暗色塑料件等

• 工況特點(diǎn)：堆疊無序、材質(zhì)反光、物體混放、有油污或異物

• 生產(chǎn)要求：節(jié)拍≤2s，支持10種部件快速切換

部署成果：

客戶反饋：

“產(chǎn)品堆得亂七八糟的，系統(tǒng)居然都能抓干凈，一點(diǎn)不剩。”

“每天的生產(chǎn)計(jì)劃都變，這套系統(tǒng)能跟著產(chǎn)品快速切線，太省心了。”

“我們是奔著全自動(dòng)化去的，系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行一年多了，沒有掉過鏈子。”