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视觉引导冲压件上下料

项目背景

汽车行业冲压件上下料环节，关乎生产效率与质量。传统方式易出错、效率低。跨维智能空间与具身智能套件基于 DexVerse™引擎，借合成数据训练模型，快速完成视觉配置，让机械臂精准抓取冲压件，实现高效上下料，为行业智能化转型注入强劲动力

项目难点

⦁ 人工上料效率低，质量难以保证

⦁ 现场工作环境恶劣，对员工身体危害大

案例视频

跨维优势

高反光件完整成像

高精度 3D 相机，可对表面反光的冲压件生成高质量点云

先进视觉算法，精准定位

先进视觉算法，可快速准确定位冲压件，引导机器人精准抓取

产品推荐

更高精度3D成像能力

基于自研的高精度三维成像算法和HDR技术，在工作距离600mm时Z轴测量精度高达50μm，可应用于对精度要求高的工业检测领域

成像感知一体化

搭载 NVIDIA Jetson Nano 核心，内置运算和控制算法，赋予相机点云分析能力，优化成像质量；速度快，更稳定，可实现轻量、边端部署

工业级设计，应对实际场景挑战

IP65防尘防水设计；宽温设计，支持在 -10℃ 到 50℃ 的工作环境下工作，适应大多数工业场景；已通过了欧盟 CE、RoHS、美国 FCC 等认证，可更好应对潮湿、电磁干扰、粉尘等恶劣工业环境

极端工况算法开发

针对物体高反射表面专门优化的曝光模式，有效提升了相机在高反光表面测量中的精度和稳定性。独家开发补偿算法，能够有效降低深度测量误差，最小化物体表面纹理对深度图像的影响

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