凌云光3D无序抓取方案，轻松搞定无序/有序抓取/3D定位装配，助力汽车等柔性制造

在汽车制造、工程机械等行业持续走向“小批量、多品种”的柔性化生产趋势下，产线对自动化程度与灵活性的要求显著提升，自动上下料等关键环节对视觉识别能力、路径规划算法和快速换型能力提出更高要求。

3D视觉无序抓取通过精确识别工件位姿，实现自动上下料作业，大幅提升生产效率，有效减少人员损伤、操作失误和安全风险，是柔性制造升级的关键技术之一。然而在实际落地中，面临多重挑战。

无序抓取为何“难落地”?

在工业现场，物料通常以堆叠、混放、遮挡、反光等状态存在，无序抓取通常面临四大“落地难题”。

1.抓不准，也抓不稳

工件堆叠无序、遮挡严重增加识别难度，路径规划缺乏避障机制，易出现误抓、漏抓，影响节拍稳定性和清框效率。

2.抓不全，还抓不快

柔性工件、非规则结构、动态堆叠形态工件识别困难，节拍控制不稳，效率难以保障。

3.切换慢，又难维护

产品种类频繁更替，每次换型需反复调参、重建工具链，工程部署复杂，维护成本高。

4.AI门槛高，难落地

模型训练、数据标注依赖专家，客户难以自主运维，系统复制难、交付周期长。

凌云光3D无序抓取方案

三大升级精准破题

凌云光打造全新升级3D无序抓取方案，通过抓取精度突破、路径规划进化、AI训练平台升级，实现小于0.5mm抓取精度，稳定应对多目标、堆叠、遮挡等复杂场景，节拍稳定，在高反光、油污等恶劣环境中稳定运行，在汽车门、冲焊件、发动机总成、零部件等多个复杂抓取场景成功应用，帮助客户实现从“能抓”到“看得清、抓得稳、换得快、训得易”跃迁，助力柔性化产线智造升级。

多目标匹配算法：快、准、强

依托自研VisionWare视觉算法平台，融合AI与点云匹配算法(如PPF、ICP)，在精度、速度与环境适应性方面实现显著提升，有效支撑多品类柔性上料、多目标动态抓取等需求场景。

高精度识别与空间定位

可实现小于0.5mm的抓取精度，即使在料框底部存在深色工件、边缘反光件等图像特征缺失区域，也能实现稳定定位，误匹配率显著下降。

高速识别响应

轻量化部署实现快速多目标识别与路径切换，满足多工位分拣与复杂产线节拍控制需求，特别适用于柔性装配中的快速切机、快速换型场景。

复杂工况适应性强

在冲焊、压铸车间等存在强反光、油污、灰尘、金属屑干扰的复杂环境下，结合多图像融合算法，可稳定提取物体关键形变和表面结构特征，显著提升在恶劣工况下的图像质量与鲁棒性。

一套模型，识别多类物体

支持混合工况下10+种物料精准识别与定位，兼容有序/无序抓取场景，无需频繁切换模型或手动调参，工程部署简单，维护更省心。