在工業4.0浪潮的推動下，汽車零部件制造行業正經歷著智能化升級的深刻變革。剎車盤作為重要的安全部件，其生產過程中的效率與準確性至關重要。傳統的上料方式往往需要大量人工干預，不僅降低了生產效率，也增加了人為失誤的風險。

目前也有使用機械臂上下料的方案，但是傳統機械臂在無序堆放的毛坯件抓取中效率低下、定位不準，嚴重制約了產線效能。如何突破這一瓶頸？?基于AI視覺引導的剎車盤3D無序抓取上料解決方案?應運而生，能夠在應對各類不同規格與型號的剎車盤時，保持高效且精準的上料，同時提升了整體生產的自動化水平。

?傳統生產模式的三大桎梏

1、?人工依賴高?：依賴工人手動分揀上料，效率低且存在安全隱患；

2?、視覺系統局限?：傳統2D視覺無法識別重疊、堆疊的剎車盤三維姿態；

3?、柔性不足?：單一編程的機械臂難以適應多型號、復雜工況的快速切換。

結合目前現狀，致瑞圖像聯合國內廠家共同研發解決方案：AI視覺+3D感知重構智能抓取邏輯?

??最新研發的?AI視覺引導剎車盤3D無序抓取系統?，選用梅卡曼德3D相機，深度融合深度學習算法與高精度3D視覺技術，實現從"看見"到"理解"再到"精準執行"的全流程智能化升級：

1、智能識別?：通過3D點云成像，毫秒級解析堆疊、傾斜、遮擋的剎車盤空間姿態；

2?、動態路徑規劃?：AI算法實時計算最優抓取順序與避障軌跡，抓取成功率≥99.9%；

3??、強大的機器人通信配置：內置1000+機器人模型，100% 覆蓋主流機器人品牌。僅需1~2天即可完成機器人通信調試，調試周期更短，調試成本更低。

4、零調試適配?：內置自學習模型庫，新工件型號適配時間從3天縮短至2小時。

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技術優勢

1、全場景覆蓋?

可應對鑄造毛坯件表面反光、油污、氧化層干擾，適應強光、粉塵等復雜工業環境；可更好應對無序堆疊、高亮反光、深色異形、緊密貼合、海量SKU等復雜場景。

2?、毫米級精度?

3D視覺定位精度達±0.05mm，確保機械臂精準抓取異形曲面工件；

3?、柔性生產升級?

一套系統兼容多種剎車盤型號，支持產線快速切換生產任務；

AI視覺引導剎車盤3D無序抓取上料技術以其強大的自動化能力和高效的生產流程，正在推動制造業向更高水平的發展。這一技術的應用不僅提升了生產效率和產品質量，也為企業降低了運營成本。未來，隨著技術的不斷演進和完善，AI視覺引導系統將在更多領域展現出其巨大的潛力和價值。

關鍵詞：? AI視覺引導、3D無序抓取、剎車盤智能上料、智能制造、工業自動化
?適用場景：? 鑄造車間毛坯分揀、機加工上下料、熱處理工序銜接、裝配線供料系統