3D视觉无序抓取，推动智能机器人无所不在的存在

随着制造业对智能制造转型的深入，在人工智能、机器人、生物识别、物联网等产业快速发展的背景下，机器视觉技术愈发受到关注。工业机器人是中国乃至全球制造业发展的重要支撑，而3D视觉作为工业机器人之眼，对工业机器人的行业应用前景产生深远影响。

目前，市场自动化程度越来越高，机器视觉在工业中已经得到普遍应用。通过3D视觉控制技术可以提高工业机器人工作的精度、速度及可靠性，3D视觉+工业机器人配套发展成为市场关注的焦点。

3D无序抓取

替代传统的工装夹具，针对散乱无序堆放的工件设计，可协助机器人高效准确地完成3D智能抓取，并很好地解决柔性化工装的问题。

高柔性，适用性强

1个模型，N种工件
基于迁移学习的AI算法，富唯智能的AI识别模型可识别任意类型的工件，无需重复训练。

操作简单，易维护

自动生成AI模型
只需提供工件CAD图，无需人工标注可一键生成AI识别模型、无需调试，操作简单。

系统稳定可靠

抗干扰能力强
AI模型在恶劣的光照条件和工件材质的情况下，依旧稳定可靠的运行。

工艺仿真

数字样机验证方案可行性
先搭建数字样机对视觉软件、机器人轨迹、PLC程序等进行仿真，确保按照既定工艺路线运行，大量节省现场的调试时间。

系统功能：
工件上下料，视觉引导拆垛，货品抓取，钢筋打标定位检测，钢板拣料、配盘，缺陷检测，轨迹涂胶喷胶，定位开坡口，混合码垛，高精度测量，快递供包，定位装配。

行业应用：

汽车行业应用
曲轴上料，连杆抓取上料，刹车盘上料，油管接头上料，发动机壳体上料，涂胶与检测，轮胎装配等场景。

家电行业应用
冷凝器拆垛，散热板抓取上料，冲压件上料，洗衣机重块装配，压缩机装配等场景。

物流行业应用
纸箱拆码垛，货物分拣，料盘分拣，麻袋拆垛，万物抓取等场景。

其他行业应用
异形件上料，缺陷孔定位，四通管无序抓取，各种金属件无序抓取与上料等场景。

审核编辑 黄昊宇