3D无序抓取视觉检测原理

        目前市场传统机械行业中的上下料环节，是由流水线工人将未加工的毛坯件从料框中取出后，逐一放置于机床中进行加工，待加工完毕后再由工人将加工后的金属件放回料框中，工作量大、效率低。

        菲特3D无序抓取技术通过3D相机识别待装配零件并抓取，随后识别待装配位置，并将工件按需求装配于指定位置，降低人员目检带来的不稳定性，通过设备统一标准进行安装，减少人员使用率，提升产品质量，可满足多种机器视觉的应用要求。另外，机械臂系统根据3D相机的分析结果，自动规划路径并同时避开障碍物实现对工件的抓取。对反光、暗色等金属件或随意摆放物件均可有效识别。

        菲特3D无序抓取技术优势：

        1.精度高

        3D无序抓取系统可实现复杂高反样件的点云数据、获取物体抓取位姿信息的识别及无序抓取，抓取精度与标定精度较高。

        2.鲁棒性强

        针对3D无序抓取系统内部标定方法及标定板进行了创新，加入空间局部差值误差补偿，改变了结构光解码方式，解码速度快，稳定性更高。

        3.具有通用性

        AI检测工位多型号兼容，多产线复用，将客户的不同型号产品进行AI模型的兼容。

        4.有较强硬件优势

        可作为3D无序抓取系统硬件开放平台使用，也可做为监测平台使用，实现总体或分布式部署。

        3D无序抓取系统也可融合AI缺陷监测，在IQC场景下实现无人化工业质检，为用户提供高性价比上料检测及码垛方案。