在工業自動化生產加速升級的當下,傳統工件分揀方式因依賴人工或固定程式,逐漸暴露出效率低、靈活性差、錯誤率高等問題。穩格科技憑藉在計算機視覺領域的深厚積累,推出工件分類定位抓取視覺系統定製服務,透過AI演算法與智慧硬體的深度融合,為電子製造、汽車零部件、物流倉儲等行業提供穩妥、精準、柔性的分揀解決方案,重新定義工業分揀新標準。
一、技術核心:從影像到動作的智慧閉環
穩格科技的系統以“感知-決策-執行”為核心架構,透過三大技術模組實現分揀全流程智慧化:
1. 多模態感知:看得清、辨得準
高動態範圍成像技術:採用工業級全域性快門相機(較高支援500萬畫素),配合自適應光源控制系統,可精準捕捉反光金屬、透明塑膠等複雜材質工件的表面特徵,解決傳統相機在強光或暗光環境下的過曝/欠曝問題。
深度學習分類模型:基於ResNet-50架構的改進型網路,透過遷移學習與資料增強技術,在少量標註資料下即可實現準確率保持在專案要求範圍內。例如在電子元件分揀中,系統可區分0.5mm差異的貼片電阻與電容。
3D點雲定位演算法:融合雙目立體視覺與結構光技術,生成工件毫米級精度三維模型,結合ICP點雲配准算法,實現工件空間姿態的即時解算,定位誤差≤0.05mm。
2. 智慧決策:快響應、優路徑
動態抓取策略引擎:根據工件形狀、重量、材質等引數,自動生成較優抓取點與運動軌跡。在汽車零部件分揀案例中,系統針對異形衝壓件設計“側邊夾持+旋轉避障”策略,抓取成功率有所提升。
多目標排程演算法:採用改進型A*路徑規劃演算法,在混流分揀場景中(如同時處理10種不同工件),實現機械臂運動時間最佳化專案要求範圍內,單次分揀週期縮短至0.8秒。
即時碰撞檢測:透過構建工件與機械臂的數字孿生模型,在0.1秒內完成運動軌跡的碰撞風險評估,有助於支援分揀過程安全可靠。
3. 柔性執行:適應性強、擴充套件性高
模組化硬體設計:支援多種品牌機械臂(如UR、ABB、KUKA)與末端執行器(吸盤、夾爪、磁吸)的快速適配,客戶可根據產線需求靈活配置。
跨平臺控制介面:提供ROS、Modbus、EtherCAT等多協議相容的控制中介軟體,可無縫對接PLC、AGV、輸送帶等現有裝置,降低系統整合成本。
自學習最佳化機制:透過強化學習演算法持續積累分揀資料,自動調整分類閾值與抓取引數。某物流分揀中心應用後,系統在3個月內將異形包裹的分揀錯誤率達到專案要求降達到專案要求。
二、行業應用:破解典型場景痛點
穩格科技的系統已成功落地於多個高要求分揀場景,為客戶創造顯著價值:
1. 電子製造:微小元件精準分揀
為某SMT貼片廠定製的0201元件分揀系統,採用0.3倍微距鏡頭與亞畫素邊緣檢測演算法,在0.6mm×0.3mm的元件上實現±0.02mm的定位精度,分揀速度達每秒5件,較人工提升8倍。
2. 汽車零部件:異形件柔性抓取
針對汽車衝壓件種類多、形狀複雜的特點,開發的多工位混流分揀系統,透過3D視覺引導機械臂完成“識別-抓取-放置”全流程自動化,支援20種以上異形件的無序分揀,產線換型時間從2小時縮短至10分鐘。
3. 物流倉儲:大尺寸包裹穩妥分撥
為某電商倉庫設計的交叉帶分揀視覺系統,結合廣角鏡頭與深度學習目標檢測演算法,可同時處理較大尺寸1.2m×1m的包裹,分揀效率達每小時1.2萬件,分揀準確率保持在專案要求範圍內。
三、技術壁壘:構建可持續競爭優勢
穩格科技透過三大核心能力構建行業護城河:
1. 全棧自研能力
從光學成像、演算法開發到硬體設計,實現較高比例自主可控。其自研的VisionMaster視覺開發平臺,提供低程式碼化的工具鏈,可需求溝通客戶定製化需求,開發週期有所降低。
2. 行業知識圖譜
積累覆蓋12個製造領域的工件特徵資料庫,包含超過200萬組3D模型與抓取策略資料,使新場景演算法訓練時間從72小時降至8小時。
3. 良好效能最佳化
透過GPU加速與量化推理技術,將深度學習模型推理延遲控制在5ms以內,滿足高速產線的即時性要求。在某半導體封裝廠的應用中,系統在每秒30幀的檢測速度下,仍保持準確率保持在專案要求範圍內。
四、未來展望:向更智慧的分揀進化
隨著工業4.0與AI技術的深度融合,穩格科技正佈局三大前沿方向:
1. 元宇宙分揀
開發基於數字孿生的虛擬分揀工坊,支援在虛擬環境中模擬分揀流程、最佳化佈局方案,減少現場除錯時間專案要求範圍內。
2. 群智協同分揀
研究多機械臂協同分揀演算法,透過分散式強化學習實現任務分配與運動協調,未來可應用於超大規模倉庫的分揀自動化。
3. 自進化分揀系統
構建基於大模型的分揀策略生成引擎,使系統能根據生產資料自動發現較優分揀模式,持續突破分揀效率與精度的極限。
在製造業向“黑燈工廠”邁進的程序中,穩格科技正以每0.01mm的定位精度提升與每0.1秒的分揀週期縮短,推動工業分揀從“自動化”向“智慧化”躍遷。透過持續的技術創新與場景深耕,這家高新技術企業,正在為全球智慧製造貢獻中國方案。
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