方案推荐丨3D无序抓取-柔性制造，从精准“抓”起

在汽车制造、工程机械等行业持续走向“小批量、多品种”的柔性化生产趋势下，产线对自动化程度与灵活性的要求显著提升，自动上下料等关键环节对视觉识别能力、路径规划算法和快速换型能力提出更高要求。

3D视觉无序抓取通过精确识别工件位姿，实现自动上下料作业，大幅提升生产效率，有效减少人员损伤、操作失误和安全风险，是柔性制造升级的关键技术之一。然而在实际落地中，面临多重挑战。

在工业现场，物料通常以堆叠、混放、遮挡、反光等状态存在，无序抓取通常面临四大“落地难题”。

1.抓不准，也抓不稳
工件堆叠无序、遮挡严重增加识别难度，路径规划缺乏避障机制，易出现误抓、漏抓，影响节拍稳定性和清框效率。

2.抓不全，还抓不快
柔性工件、非规则结构、动态堆叠形态工件识别困难，节拍控制不稳，效率难以保障。

3.切换慢，又难维护
产品种类频繁更替，每次换型需反复调参、重建工具链，工程部署复杂，维护成本高。

4.AI门槛高，难落地
模型训练、数据标注依赖专家，客户难以自主运维，系统复制难、交付周期长。

bat365app手机版下载打造全新升级3D无序抓取方案，通过抓取精度突破、路径规划进化、AI训练平台升级，实现小于0.5mm抓取精度，稳定应对多目标、堆叠、遮挡等复杂场景，节拍稳定，在高反光、油污等恶劣环境中稳定运行，在汽车门、冲焊件、发动机总成、零部件等多个复杂抓取场景成功应用，帮助客户实现从“能抓”到“看得清、抓得稳、换得快、训得易”跃迁，助力柔性化产线智造升级。

依托自研VisionWare视觉算法平台，融合AI与点云匹配算法（如PPF、ICP），在精度、速度与环境适应性方面实现显著提升，有效支撑多品类柔性上料、多目标动态抓取等需求场景。

高精度识别与空间定位
可实现小于0.5mm的抓取精度，即使在料框底部存在深色工件、边缘反光件等图像特征缺失区域，也能实现稳定定位，误匹配率显著下降。

高速识别响应
轻量化部署实现快速多目标识别与路径切换，满足多工位分拣与复杂产线节拍控制需求，特别适用于柔性装配中的快速切机、快速换型场景。

复杂工况适应性强
在冲焊、压铸车间等存在强反光、油污、灰尘、金属屑干扰的复杂环境下，结合多图像融合算法，可稳定提取物体关键形变和表面结构特征，显著提升在恶劣工况下的图像质量与鲁棒性。

一套模型，识别多类物体
支持混合工况下10+种物料精准识别与定位，兼容有序/无序抓取场景，无需频繁切换模型或手动调参，工程部署简单，维护更省心。

▲多目标匹配效果

具有六轴机械手初始位姿到目标位姿的无碰撞可行路径计算功能，确保机械臂本体、执行器与障碍物、实时点云之间不会出现碰撞，确保在堆叠混放等复杂环境中稳定运行。

多姿态自适应
自动判断最优夹持姿态与路径，支持多抓取点位输入，自动规划出一条最优抓取路线。

动态避障路径
根据工况实时规划，规避工装、物料遮挡，对于深框场景，可自动规划出最优无碰撞的抓取路线，规划成功率可达100%。

抓取容错机制
异常信号触发防撞逻辑，保护设备与物料，提升系统长期运行稳定性。

一站式AI训练平台，打通从STL模型导入到模型部署的完整流程，实现AI从“难用”到“易用”的转变。

• 采用仿真训练无需现场采图和人工标注，5分钟配置 + 5小时训练部署，交付效率提升3倍
• 自动生成COCO数据集，内嵌增强/预处理/标注流程
• 兼容人工标注与仿真数据，支持不同客户能力与数据环境，适配多场景训练

▲仿真训练

某汽车厂自动化线体

需求背景：

• 抓取对象：高反光金属件、暗色塑料件等
• 工况特点：堆叠无序、材质反光、物体混放、有油污或异物
• 生产要求：节拍≤2s，支持10种部件快速切换

部署成果：

客户反馈：

“产品堆得乱七八糟的，系统居然都能抓干净，一点不剩。”
“每天的生产计划都变，这套系统能跟着产品快速切线，太省心了。”
“我们是奔着全自动化去的，系统稳定运行一年多了，没有掉过链子。”