机器人3D视觉引导系统框架介绍

基于结构光测量技术和3D物体识别技术开发的机器人3D视觉引导系统，可对较大测量深度范围内散乱堆放的零件进行全自由的定位和拾取。相比传统的2D视觉定位方式只能对固定深度零件进行识别且只能获取零件的部分自由度的位置信息，具有更高的应用柔性和更大的检测范围。可为机床上下料、零件分拣、码垛堆叠等工业问题提供有效的自动化解决方案。

机器视觉3D引导系统框架

3D重建和识别技术

通过自主开发的3D扫描仪可获准确并且快速地获取场景的点云图像，通过3D识别算法，可实现在对点云图中的多种目标物体进行识别和位姿估计。

3D重建和识别效率

多种材质识别效果测试

得益于健壮的重建算法和识别算法，可对不同材质的零件进行稳定的重建和识别，即便是反光比较严重的铝材料及黑色零件都能获得较好的重建和识别效果，可适用于广泛的工业场景。

机器人路径规划

并不是获得零件的位姿信息后就能马上进行零件的拾取，这仅仅只是第一步，要成功拾取零件还需要完成以下几件事：

自主开发的机器人轨迹规划算法，可轻松完成上述工作，保证机器人拾取零件过程稳定可靠。

快速切换拾取对象

只需要四个简单的操作即可实现拾取对象的快速切换，无需进行复杂的工装、产线的调整。

审核编辑：黄飞