概述： 视觉引导机器人从深框中抓取汽配件，放置到上料输送线上，可应用于汽车、工程机械、钢铁等领域的工件上料环节。

 案例背景

金属小件需要放在指定位置，以便下一组装工序通过螺杆连接不同半成品件，传统加工方法为人工分拣板金件，分拣的重复性动作和工作时长易造成不良品产出以及工伤事故。针对场景设计一套全自动拣选设备满足该应用。

技术难点

1. 工厂环境复杂，光线变化较大;

2. 工件无序来料无法用标准设备上料；

3. 需要快速兼容多款产品，传统非标自动化设备无法实现；

 解决方案

01. 视觉部分采用3D结构光相机+深度学习算法。

02. 采用3D视觉对料框内产品定位，规避碰撞点生成抓取点位。

03. 采用2D视觉进行2次精准定位，保障上料精准性。

04. 对工件设置多抓取点，提升清框率。