视觉引导自行车座椅零件有序上料
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DexBrain
项目背景
在产业数字化转型的浪潮下，传统依赖人力与经验驱动的工业生产模式，面临着劳动力短缺、成本压力与柔性化生产的挑战，亟需通过智能化手段提升整体作业效率、降低运营成本，并实现可持续的核心竞争力升级。跨维智能空间与具身智能套件依托 DexVerse™ 引擎，赋能关键环节的高效化和智能化，助力客户提升核心竞争力
项目难点
⦁ 座椅零件高亮反光，表面弧度大，成像难度大
⦁ 座椅零件紧密堆叠，视觉识别难度大
案例视频
跨维优势
高反光件完整成像
高精度 3D 相机，可对高亮反光的座椅零件高质量成像
先进视觉算法，精准定位
先进视觉识别算法，可准确识别并定位高亮反光零件，并引导机器人抓取
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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