应用分享 | 3D视觉在汽车缸体上下料的应用实例

发动机缸体的加工工艺流程包括前处理、精密加工、检验、后处理等流程。整个缸体加工过程中，应遵循“先面后孔，先粗后精，粗精分开，先基准后其它”的加工顺序安排原则。此外，近年来发展起来的3D视觉技术也被广泛应用于缸体的搬运，通过工业六轴机器人搭配3D视觉系统来衔接各个加工场景，可以实现全自动化加工和高精度、高表面质量的要求。

3D视觉应用挑战

1、光照条件：现场环境光的不利影响可能会对3D视觉系统的精度产生不利影响。因此，需要采取措施克服这些不利影响，例如调整光源位置、选择合适的光源类型或对图像进行后期处理等。

2、定位精度：对于发动机缸体加工来说，精确定位是非常重要的。3D视觉系统需要能够满足六个位置度的要求，并且精度需要在0.5mm以内。这需要选择高精度的视觉系统，并进行精确的校准和调整。

3、抓取和放置的稳定性：在发动机缸体加工过程中，需要将缸体从一个位置移动到另一个位置。如果抓取和放置不稳定，可能会导致缸体掉落或损坏。因此，需要选择可靠的机械手臂和视觉系统，并进行精确的校准和调整。

辰视3D视觉CS-ST-S21在工业场景中的应用

3D视觉应用流程

辰视3D视觉系统工作流程：

1、零件上料：将需要分拣的零件放置到传送带上，准备进行分拣。

2、3D扫描：3D视觉系统使用高分辨率相机对零件进行全方位扫描，获取零件的三维坐标信息。

3、特征提取：通过先进的图像处理算法，3D视觉系统提取零件的关键特征，如孔、面、边等。

4、定姿定位：基于深度学习的智能检测技术，基于点云的目标识别，基于点云与图像高精度位姿估计。

5、路径规划：根据零件的特征和目标位置，自动化分拣系统规划出最佳的抓取路径。

6、机器人抓取：机器人根据3D视觉系统的引导，精确地抓取零件并放置到目标位置。

辰视3D视觉应用实例

某大型制造公司采用辰视3D视觉技术，使用CS-ST-S21视觉系统，用于将零件从传送带上传送到指定的位置。通过引入工业3D视觉技术，该制造公司实现了自动化分拣系统可以连续工作，大大提高了分拣速度和生产效率。3D视觉系统可以精确地检测零件的特征和位置，避免了传统人工分拣中的误差和疏漏。通过引入自动化分拣系统和机器人，减少了人工参与和人为错误，降低了生产成本。

这个案例充分展示了辰视3D视觉技术在工业自动化领域的应用价值。随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展，我们有理由相信，3D视觉技术将在未来的工业生产中发挥更加重要的作用。

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