3D视觉引导钢板切割自动化下料，助力工程机械企业实现自动化、柔性化生产收藏

钢板切割下料是工程机械等领域重要的生产环节钢板原材料被切割成众多工件后，需将工件抓取并分类码放于托盘内配合下游工艺由于钢板工件自重大、种类多、人工分拣强度大、上下游工艺复杂，钢板切割下料环节存在着迫切的自动化分拣需求。

梅卡曼德3D视觉产品及算法已通过众多大型项目终端验证，能够针对工程机械典型需求提供精准高效、易用性强的3D视觉引导钢板切割下料解决方案，帮助工程机械企业实现自动化、柔性化生产。

应用难点 · 切割钢板特性

左：激光切割缝隙（0.2-0.5 mm）右：等离子切割缝隙（1-2 mm）钢板切割缝隙在0.2-2 mm之间，且钢板工件轮廓特征细微表面存在暗色、油污、锈迹等情况，对3D相机成像的清晰度、对比度要求高钢板切割线涉及数万种钢板工件，单张钢板上形状各异的工件可达上百个，且存在大量的对称件和相似件。

传统示教法无法实现逐个工件的精准定位、抓取易出现工件与废料边框熔渣粘连、工件未切透、翘边等情况，影响抓取 · 来料钢板情况

智能行车运输钢板原材料到分拣工位、抓取过程多次吸附工件都会对钢板造成位置偏移机器人无法基于套料图实现逐个工件的精准抓取工件与废料边框、工件与工件间的缝隙很小抓取时，容易带起废料边框及周边工件，需要合理规划每种工件的磁吸配置。

工程机械生产涉及了复杂的工艺流程为满足后段不同工艺路线产能需求，需合理规划码盘策略· 现场挑战

钢板原材料尺寸通常为3×12 m切割后工件分布在钢板上，尺寸差异巨大产线上通常会设有机器人小件、桁架中件/大件分拣工位需根据现场工况，合理规划3D相机选型及安装方式多机器人协同工作存在相互干涉区域，需具备多机器人协同规划能力。

现场存在直射的阳光、强烈的灯光等复杂环境光干扰，昼夜光线变化大，对于3D相机抗环境光能力及环境适应性要求高解决方案

3D视觉系统：Mech-Eye工业级3D相机、Mech-Vision机器视觉软件3D相机安装方式：通常为臂载式安装夹具选择：矩阵式电永磁端拾器应用场景：机器人小件分拣工位、桁架中件/大件分拣工位工作流程：

矩阵式电永磁端拾器抓取钢板MES中控系统向WEB分拣系统发送套料图信息WEB分拣系统解析套料图，将每个机器人的任务清单、工件信息发送给相应3D视觉系统3D视觉系统依次读取并解析每个工件信息，生成工件模板。

3D视觉系统依次给出机器人/桁架拍照点机器人/桁架收到信号，携3D相机依次运动到相应工件的正上方进行拍照3D视觉识别定位该工件位置，给出抓取点机器人/桁架完成工件抓取，将工件放置于托盘/输送线上报放置完成信号，开始下一个工件的抓取。

方案优势1、精准抓取

异形钢板工件，点云图及识别结果图先进的成像算法，Mech-Eye工业级3D相机可适应不同时段、不同工位的光线变化晴天阳光直射厂房情况下(> 30000 lx)，能够对轮廓特征细微（切割缝隙仅为0.2 mm）、表面情况复杂（如：暗色、油污、锈迹、粉尘等）的钢板工件生成高质量点云数据。

Mech-Eye大视野、安装灵活，支持复杂多样的安装环境多相机协作，可应对3×12 m的钢板，实现超大范围下工件的精准识别和定位单台机器人/桁架设备上安装一台3D相机，配合3D视觉系统对视野内工件进行高精度定位。

轻松应对钢板原材料上料位置偏移2、适应性强

智能磁吸配置提前解析钢板套料图和工件图，获取套料图上工件尺寸、型号、数量等信息结合钢板工位号解析工件位置，规划工件分拣类型、工序号，优化磁吸配置及码放策略先进点云处理技术（位姿补偿、点云融合、3D精匹配、位姿调整等）＋深度学习边缘检测，高精度识别切割缝隙，增强工件轮廓特征。

支持现场数万种形状、姿态各异的工件，轻松应对工件位移、变形等情况调控TCP中心与工件重心重合，避免抓取时带起废料边框及周边工件，实现精准吸附3、高效分拣

智能码盘策略，最大化利用托盘空间智能规划码盘策略，优先抓取同工艺、数量多的工件不同机器人按照不同工艺、型号错序抓取提高托盘满料速度，最大化利用托盘空间，降低物料缓存压力多机器人协同规划，同时完成众多钢板工件的抓取，快速完成复杂的分拣任务。

高性能、高融合度软硬件，无缝集成砂光、喷码、校平、码盘等工序，助力工程机械企业高效生产应用实例3D视觉引导钢板切割下料 | 某大型工程机械厂

3D相机选型及安装方式：Mech-Eye LSR L，臂载式安装相机拍照距离：1500 mm项目优势：可稳定识别激光切割后仅为0.2 mm的切割缝隙多相机协作，可应对3×12 m的超长钢板智能码盘策略规划，可根据下游工艺要求对切割件进行分类码放。

项目成果：效率满足客户140张／天的钢板分拣需求，产能提升近3倍。实现自动化分拣，助推企业实现智能化、柔性化生产。

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