AI 机器人自动化

视觉引导机器人技术缩小了教学路径与真实部分之间的差距，而真实部分永远不会准确地位于程序假设的位置。这些部署展示了机器人对工件的实际位置进行密封、修整、标记和打磨，并在每个周期进行新鲜测量。

视觉引导拾取和放置消除了严格自动化所需的夹具和进料器，定位未固定且混合呈现的物品。这些部署展示了机器人装载齿轮、为装配线供料和处理易碎货物，而无需为每个零件配备专用工具。

针对混合箱负载的机器人卸垛，其中箱子的尺寸、标签和堆叠模式各不相同。人工智能视觉对顶层进行分段，并在每个周期挑选多个箱子，处理到达时没有固定模式进行编程的托盘。

机器人套件所采用的零件种类繁多，无法满足基于送料器的自动化的要求，其中一个套件涵盖数十个部件，小至 5 毫米垫圈。这些部署显示了从箱子中识别和组装的混合套件，无需为每个零件编号构建专用的送料器。

由于零件到达时没有固定方向，因此机器人机器负责仍需手动进行的装载步骤。这些部署显示 3D 视觉可以直接从料箱中生成原始工件的拾取坐标，因此机器不再需要在周期之间等待人员。

机器人垃圾箱拣选解决了机器人远离垃圾箱的呈现问题：零件随机混杂、重叠、反光或半透明。这些部署显示 3D 视觉为每个零件找到了无碰撞的拾取，小至几毫米宽的碎片。

玻璃纤维线轴的机器人卸架，将重型线轴从运输架上提起，这些线轴以可变的间距和对齐方式到达。 3D 视觉可定位每个线轴，因此机器人无需手动处理笨拙的大批量零件即可卸载。

3D 匹配缩小了程序假设零件所在位置与实际位置之间的差距，一个循环又一个循环。这些部署显示扫描的工件与其参考模型对齐，因此工具可以跟踪弯曲且不一致的表面，而无需重新固定。