钢板切割下料是工程机械等领域重要的生产环节。钢板原材料被切割成众多工件后，需将工件抓取并分类码放于托盘内配合下游工艺。由于钢板工件自重大、种类多、人工分拣强度大、上下游工艺复杂，钢板切割下料环节存在着迫切的自动化分拣需求。

梅卡曼德3D视觉产品及算法已通过众多大型项目终端验证，能够针对工程机械典型需求提供精准高效、易用性强的3D视觉引导钢板切割下料解决方案，帮助工程机械企业实现自动化、柔性化生产。

应用难点

01 切割钢板特性

左：激光切割缝隙（0.2-0.5 mm）、右：等离子切割缝隙（1-2 mm）

· 钢板切割缝隙在0.2-2 mm之间，且钢板工件轮廓特征细微。表面存在暗色、油污、锈迹等情况，对3D相机成像的清晰度、对比度要求高。

· 钢板切割线涉及数万种钢板工件，单张钢板上形状各异的工件可达上百个，且存在大量的对称件和相似件。传统示教法无法实现逐个工件的精准定位、抓取。

· 易出现工件与废料边框熔渣粘连、工件未切透、翘边等情况，影响抓取。

02 来料钢板情况

来料钢板

· 智能行车运输钢板原材料到分拣工位、抓取过程多次吸附工件都会对钢板造成位置偏移。机器人无法基于套料图实现逐个工件的精准抓取。

· 工件与废料边框、工件与工件间的缝隙很小。抓取时，容易带起废料边框及周边工件，需要合理规划每种工件的磁吸配置。

· 工程机械生产涉及了复杂的工艺流程。为满足后段不同工艺路线产能需求，需合理规划码盘策略。

03 现场挑战

梅卡曼德典型项目现场

· 钢板原材料尺寸通常为3×12 m。切割后工件分布在钢板上，尺寸差异巨大。产线上通常会设有机器人小件、桁架中件/大件分拣工位。需根据现场工况，合理规划3D相机选型及安装方式。

· 多机器人协同工作存在相互干涉区域，需具备多机器人协同规划能力。

· 现场存在直射的阳光、强烈的灯光等复杂环境光干扰，昼夜光线变化大，对于3D相机抗环境光能力及环境适应性要求高。

解决方案

机器人小件分拣工位

桁架中件/大件分拣工位

3D视觉系统：Mech-Eye工业级3D相机、Mech-Vision机器视觉软件。

3D相机安装方式：通常为臂载式安装。

夹具选择：矩阵式电永磁端拾器。

应用场景：机器人小件分拣工位、桁架中件/大件分拣工位。

工作流程：

矩阵式电永磁端拾器抓取钢板

· 机器人/桁架完成工件抓取，将工件放置于托盘/输送线。

· 上报放置完成信号，开始下一个工件的抓取。

方案优势

异形钢板工件，点云图及识别结果图

· 先进的成像算法，Mech-Eye工业级3D相机可适应不同时段、不同工位的光线变化。晴天阳光直射厂房情况下(> 30000 lx)，能够对轮廓特征细微（切割缝隙仅为0.2 mm）、表面情况复杂（如：暗色、油污、锈迹、粉尘等）的钢板工件生成高质量点云数据。

· Mech-Eye大视野、安装灵活，支持复杂多样的安装环境。多相机协作，可应对3×12 m的钢板，实现超大范围下工件的精准识别和定位。

· 单台机器人/桁架设备上安装一台3D相机，配合3D视觉系统对视野内工件进行高精度定位。轻松应对钢板原材料上料位置偏移。

02 适应性强

智能磁吸配置

· 提前解析钢板套料图和工件图，获取套料图上工件尺寸、型号、数量等信息。结合钢板工位号解析工件位置，规划工件分拣类型、工序号，优化磁吸配置及码放策略。

· 先进点云处理技术（位姿补偿、点云融合、3D精匹配、位姿调整等）＋深度学习边缘检测，高精度识别切割缝隙，增强工件轮廓特征。支持现场数万种形状、姿态各异的工件，轻松应对工件位移、变形等情况。

· 调控TCP中心与工件重心重合，避免抓取时带起废料边框及周边工件，实现精准吸附。

03 高效分拣

智能码盘策略，最大化利用托盘空间

· 智能规划码盘策略，优先抓取同工艺、数量多的工件。不同机器人按照不同工艺、型号错序抓取。提高托盘满料速度，最大化利用托盘空间，降低物料缓存压力。

· 多机器人协同规划，同时完成众多钢板工件的抓取，快速完成复杂的分拣任务。

· 高性能、高融合度软硬件，无缝集成砂光、喷码、校平、码盘等工序，助力工程机械企业高效生产。

应用实例

3D视觉引导钢板切割下料 | 某大型工程机械厂

项目现场图

3D相机选型及安装方式：Mech-Eye LSR L，臂载式安装。

相机拍照距离：1500 mm

项目优势：

可稳定识别激光切割后仅为0.2 mm的切割缝隙。

多相机协作，可应对3×12 m的超长钢板。

智能码盘策略规划，可根据下游工艺要求对切割件进行分类码放。

项目成果：

效率满足客户140张／天的钢板分拣需求，产能提升近3倍。

实现自动化分拣，助推企业实现智能化、柔性化生产。