檢視基于3D视觉的钢板切割下料全自动分拣系统的原始碼

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|<center><img src=https://p1.itc.cn/q_70/images03/20210420/43eb02d0d6db421d9f5b9d0a87714416.png width="310"></center>
<small>[https://www.sohu.com/a/461936321_649545 来自 搜狐网 的图片]</small>
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'''基于3D视觉的钢板切割下料全自动分拣系统'''湖南视比特[[机器人]]有限公司坐落于湖南省长沙市国家高新开发区，是一家融合3D视觉感知与机器人柔性控制技术，将智慧与智能赋予机器人的高科技公司。公司自2018年成立以来，一直致力于为智能制造和智慧物流等行业打造柔性控制深度融合”的控制大脑。公司现有百余人团队，包括十余名博士<ref>[https://www.sohu.com/a/294509985_100275711 硕士和博士的4个现实差距，找工作才明白，可惜很多人不懂！]，搜狐，2019-02-13</ref>，数十位[[硕士]]，来自普林斯顿、瑞士联邦理工、德国波恩大学、慕尼黑理工大学、哥伦比亚大学、国防科技大学、中科院等知名高校与科研机构，技术力量雄厚。

==项目简介==

该项目为[[工程机械]]行业首套落地应用的切割下料全自动分拣系统，技术及市场上都在行业保持着领先性。为了实现高精度的零件检测和位姿计算，以确保安全、准确地执行抓取，视比特团队本着精益求精的研究精神，经过严谨的论证和反复的测试，提出了全局和局部相结合的3D匹配技术，成功实现了1度-1毫米以内的高精确位姿计算，解决了“高精度、高效率”的目标和需求

为了实现高精度的零件检测和位姿计算，以确保[[安全]]、准确地执行抓取，视比特团队本着精益求精的研究精神，经过严谨的论证和反复的测试，提出了全局和局部相结合的3D匹配技术，成功实现了1度-1毫米以内的高精确位姿计算，解决了“高精度、高效率”的目标和需求。据此场景，视比特面向重工制造、工程机械等行业钢板切割下料场景推出了基于深度学习的数千种零件精确识别分类技术和亚毫米精度钢板视觉定位寻边技术来引导3D视觉引导机器人<ref>[https://www.sohu.com/a/120095300_214205 机器人取代人类工作，机器人的技术到底有哪些？] ，搜狐，2016-11-28 </ref>实现全自动分拣；该技术方案包含综合控制系统、混合分拣子[[系统]]、二次分拣子系统、大件分拣子系统等多种场景方案实现智能上下料分拣，零件视觉检测分割、复杂环境下多姿态零件识别抓取、多机器人协同作业调度规划以及自适应抓手柔性抓取规划等技术于一体，全方位解决切割后钢板废料框内平面零件的快速精准分拣、多元化的零件精准码放配盘、重型零件的轻巧分拣。

==一、钢板切割件高精度检测与抓取==

等离子切割钢板的切缝轮廓特征较弱，需要高精度的检测、分割和位姿计算才能实现精准、安全的抓取。普通2D视觉检测成功率不够高，也无法支持6D位姿计算和柔性抓取。视比特采用2D-3D融合[[方案]]：基于2D图像和3D点云输入，提出数据驱动的2D-3D联合轮廓特征学习，实现了100%的检测正确率，以及1度-1毫米的精确位姿计算。

==二，海量零件细粒度识别与分类==

零件种类繁多（上万种）、尺寸差异巨大（5~200cm不等）。且种类会随着[[生产]]规划而动态变化。对此大规模、细粒度、动态分类任务，普通深度学习算法很难达到高准确率需求。视比特采用融合检测、分类、轮廓提取与匹配等多任务的深度网络，达到了100%的精度要求。同时结合在线训练数据合成和深度网络快速自适应调整，很好地满足了动态分类的需求。

该项目为工程机械行业首套落地应用的切割下料全自动分拣系统，技术及[[市场]]上都在行业保持着领先性。该项目市场前景巨大，众多工程机械行业头部客户与视比特洽谈同类项目[[合作]]，将产生过亿的合同金额。未来该产品线将为视比特带来至少是20亿以上的营收。

==参考文献==
[[Category:500 社會科學類]]