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采用 3D 视觉的曲轴机器人垃圾箱拣选：发动机零件分类和送料视频
观看利用 3D 视觉进行曲轴机器人料箱拣选：6 轴机器人深料箱分拣、姿态估计、灵活的夹具设计和发动机零件进料工作流程。利用 3D 视觉进行曲轴机器人料箱拣选：发动机零件分拣和进料视频首次出现在 EVST。
来源:EVS Robot 博客最后更新：2026 年 5 月 7 日
采用 3D 视觉的曲轴机器人垃圾箱拣选：发动机零件分类和送料视频
曲轴机器人箱拣选自动化了发动机制造中最困难的处理步骤之一：从深箱中选择重型、不规则的曲轴，每个零件都可以以不同的角度堆叠。下面的视频展示了 6 轴机器人、3D 视觉、姿态估计和灵活的夹具如何将随机曲轴排序转变为下游加工、打标或装配站的可重复进给过程。
如果嵌入式播放器未加载，请直接在 YouTube 上打开视频：Crankshaft Robotic Bin Picking with 3D Vision。
流程概述
曲轴是发动机的核心动力传输部件。在汽车制造中，它经历锻造、精密车削、磨削、动平衡、打标和装配相关工艺。在这些工位之间，分拣和进料必须足够可靠，以支持稳定的节拍时间，而不会出现错误的零件进料或重复的操作员干预。
传统的手动分类速度慢且容易出错，因为曲轴具有不规则的几何形状、偏置配重、反光加工表面和随机堆叠姿势。操作员必须通过肉眼判断零件模型和最佳抓握点，这使得周期时间和质量稳定性难以控制。
当前的工程解决方案使用 6 轴机器人搭配 3D 视觉系统。激光结构光扫描生成密集的点云，而深度学习支持随机箱拾取的零件识别和姿态估计。经过精心调校的单元可以达到每件约 48 秒的速度，单个灵活的夹具可以处理 6 到 8 个曲轴模型，而无需更换硬件。对于类似的物料搬运用例，请参阅 EVSINT 的搬运机器人类别。