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                3D视觉

                乔戈里科技利用配备3D视觉技术的机器人通过3D视觉系统实现三维扫描定位,快速建立、更换数据模型,实现柔性化定位,智能分析工件抓取优先级,从装满杂乱无章零件的料框中快速精准抓取取出零件,满足小批量多品种的生产需求。

                核心优势
                高精度

                3D视觉识别,最高精度达0.024mm,解决立体不规则物料的定位不精确问题,实现高定位※抓取率。

                高效率

                周期时间短,节拍快,可用于制造过程中≡,节省大量成本和制造时●间。

                高精度

                3D视觉识别,最高精度达0.024mm,解决立体不规则物料的定位不精确问题,实现高定位抓取率。

                高效率

                周期时间短,节拍快,可用于制造过程中,节省大量成本和制造时间。

                路径规划

                AI分析算法+最优抓取路径规划+防碰撞设计。

                高柔性

                实时运动规划,导入CAD模型,可选配末端执【行机构,可以快速适应多类型多材质工件需求。

                系统结构
                视觉系统
                · ? 3D工业相机 ? 图像处理软件

                不需要提前设置点位,通过计算实时控制机械臂去不同的点位。 视觉系统识别出障碍物,机械臂自】动绕开。 满足柔性生产。

                抓取系统
                · ?机械臂 ?机械臂控制〒软件

                实时运动规划:深料框中的零件柔性抓◤取 避免机械臂与ξ 料框碰撞,避免末端执行机构与料框/工件碰撞 末端执行⊙机构可自主选配

                ·

                实时运动规划:深料框中的零件柔性抓取

                避免机械臂与料框碰撞,避免末端执行机构与料框/工件碰撞

                末端执行机构可自主选配

                应用场景
                3D无序抓取

                基于人工智能深度学习技术, 此系统能够准确识别出 工件的正反面。

                01
                复杂形状工件的随机分拣

                借助2D图像识别功能和3D相机, 机械臂实现复杂形状的工件的抓取。

                02
                高速♀字符识别

                通过深∩度学习算法和少量的样本训练,实现高速变形ω字符识别

                03
                自动上下料

                基于3D视觉◆及机器人,实现4组车床的工件全自动上下料,大幅度降低的人力成本

                04
                不同工件的随机分拣

                通过使用乔戈里3D解决方案,机械臂被训练来抓取和分拣两个不同的工件。

                05
                仓储运输

                AGV上装在3D解决方案,识别物料箱并将物料运载到指定工作站,通过深度学习算法和3D相机,能够分辨◣有细微颜色差别的小包装盒子,并分拣至不同的区域。

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