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视觉引导散热片上盖有序上料

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

⦁ 现场散热片种类多，传统方案需采集、标注数据，增产耗时久，工作繁重

⦁ 现场生产压力大，抓取精度要求高

案例视频

跨维优势

高精度精准成像

高精度 3D 相机，可对不同种类的散热片上盖高质量成像

Sim2Real 模型训练

业界独家 Sim2Real 技术，仅需 CAD 即可完成视觉模型训练，无需采集与标注数据，快速柔性增产

先进视觉算法，精准定位

先进视觉识别算法，可快速精准定位散热片，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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