在金屬加工行業，鋼板切割下料一直是生產流程中的關鍵環節。然而，傳統方式面臨著諸多挑戰：

·        人工定位效率低：依賴工人經驗判斷，速度慢且易出錯

·        材料浪費嚴重：人工排版難以實現最優切割路徑

·        安全隱患突出：高溫、噪音環境下工人健康難以保障

·        質量不穩定：人為因素導致切割精度波動大

項目需求

此項目服務對象為某工程機械巨頭，大鋼板切割成許多小零件后，需將零件按要求進行分類抓取然后按要求碼放到托盤內，以配合下道工藝如折彎、開坡口、焊接等。存在工件種類多，形狀各異，人工分揀碼盤繁雜等問題。為實現無人化作業，客戶希望用工業機器人搭載AI+3D視覺的方式實現自動化分揀作業。

工作流程

梅卡曼德3D視覺引導鋼板切割下料視覺系統引導機器人識別并吸取不同品規的鋼板切割件，置于傳送帶上，傳送至下一工位。機器人識別并抓取傳送帶上的切割件，按品規分類，堆疊碼放于料框中。

解決方案

1、 選用工業級3D相機 Mech-Eye LSR L工業級激光3D相機，高精度，大視野，輕松應對激光切割縫隙僅為0.2mm的切割件。

Mech-Eye LSR L工業級激光3D相機

點云圖

2、  多次拍照，支持對超長鋼板（如3x12m）進行識別下料；

3、  自研激光結構光技術，有效應對現場強烈的環境光（>30000 lx）干擾，顯著減少大工位對遮光設施的需求；

4、  提前解析工件套料圖并智能配置磁吸點；

5、 智能碼盤策略規劃，可根據下游工藝要求對切割件進行分類碼放，最大化利用托盤空間；

6、 利用桁架機器人，可分揀1000kg以上的大切割件。已成為客戶標桿項目。

項目現場圖

應用成果：

引入梅卡曼德3D視覺引導鋼板切割下料系統后， 提升整線下料效率，可完全滿足用戶的生產需求；

 梅卡曼德3D視覺引導鋼板切割下料系統 是該客戶集團內部首條滿足生產需求、且長期穩定運行的備料產線，被列為該集團內部標桿項目。