基于深度学习的3D视觉引导系统在引导工件上下料中的应用
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。 
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案例概述

币游智能采用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； 


项目痛点
视觉引导高精度3D工件无序抓取|某大型汽车零配件厂视觉引导高精度3D工件无序抓取|某大型汽车零配件厂视觉引导高精度3D工件无序抓取|某大型汽车零配件厂
人工成本大稳定性差生产效率低下


方案价值
项目成果：
项目成果：

教学平台集成了无序上料、纸箱拆垛、高精度定位等多种应用场景，用户可轻松部署多个智能机器人典型应用；系统包含丰富的视觉算法模块（如3D通用处理算法、3D特征处理、3D模型的创建和匹配、深度学习、2D通用处理算法、2D特征处理、2D匹配、位姿调整以及轨迹类、测量类等专用算法等），可应用于多个典型实际场景。


项目优势：
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功能齐全，配置可选，支持算法种类多，完善的教学课程和实践案例。


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