打磨机器人视觉引导及轨迹规划

人工打磨極度依賴工人的經驗和水平，打磨效果的一致性難以保證；打磨工作環境嘈雜，長期暴露容易患上職業病；工作強度高，產能受限。因此需要採用打磨機械人，以提升效率、減少操作人員。另外，由於零件多變、工藝複雜，傳統打磨機械人均採用人工示教打磨路徑的方式，調試週期長、維護成本高。

• 金屬件反光；
• 視野大、精度高；
• 工藝複雜多變：不同零件與加工及表面處理工藝、不同拋光需求，打磨工藝均有所差異。

• 3D結構光 DS-A10700，配合工業機械臂，全方位提供高精度3D點雲；
• 視覺軟件 AIRVision 進行工件定位、曲率計算、特徵提取，並根據不同幾何特徵進行分類；
• 軌跡規劃軟件，自動生成打磨路徑；
• AI 模型工藝選擇，結合人工判斷，生成打磨工藝；
• 結合浮動力控，實現精準打磨。

• 成像與視覺定位精度：0.1mm
• 提升打磨效率：70%

人工打磨高度依赖工人经验，难以保证效果一致性；工作环境嘈杂，长期暴露容易产生职业健康风险；工作强度高，产能受限。传统打磨机器人通常依赖人工示教路径，面对多变零件和复杂工艺时调试周期长、维护成本高。

• 金属件反光。
• 视野大、精度高。
• 工艺复杂多变：不同零件、加工及表面处理工艺和抛光要求对应不同的打磨工艺。

• 3D结构光 DS-A10700 配合工业机械臂，全方位提供高精度3D点云。
• 视觉软件 AIRVision 完成工件定位、曲率计算和特征提取，并根据不同几何特征分类。
• 轨迹规划软件自动生成打磨路径。
• AI模型结合人工判断选择并生成打磨工艺。
• 结合浮动力控，实现精确打磨。

• 成像与视觉定位精度：0.1mm
• 打磨效率提升：70%

Manual grinding depends heavily on operator experience, making consistency difficult to maintain. The work is strenuous and noisy, with occupational health risks and limited throughput. Conventional grinding robots rely on manually taught paths, creating long commissioning cycles and high maintenance costs when parts and processes change.

• Reflective metal parts.
• A large field of view with high accuracy.
• Processes vary across parts, machining methods, surface treatments and polishing requirements.

• A DS-A10700 structured-light camera and industrial robot capture accurate 3D point clouds from all required viewpoints.
• AIRVision locates the workpiece, calculates curvature, extracts features and classifies geometric regions.
• Path-planning software automatically generates grinding trajectories.
• An AI-assisted model combines with operator expertise to select the grinding process.
• Compliant force control enables accurate grinding.

• Imaging and localization accuracy: 0.1 mm
• Grinding efficiency improvement: 70%