當下制造業普遍呈現產品品類多、規格多、換產頻繁等特點，典型場景如搬運和上下料下，工件多為散亂堆疊狀態只能采用人工方式處理?！罢泄るy”和“用工貴”困境，使得“機器換人”成為企業的必然選擇，隨之而來的技術問題則成為制約企業發展的瓶頸。

本中心以提高制造裝備的智能化水平為目標，致力于解決上下料等典型應用場景下工件散亂堆疊的識別、引導與抓取等共性問題。團隊利用3D立體視覺技術的感知、辨識與位姿估計能力與機器人的運動規劃能力進行結合，開發應對非結構場景的機器人智能上下料作業系統。

團隊核心人員來自于上海交通大學，80%以上研發人員具備碩士和博士學歷。技術負責人來自上海交通大學機器人研究所，團隊多年來深入機器人3D立體視覺領域的理論與應用研發，對機器人三維智能感知與自主操作技術產業化具有豐富的工程經驗。

郵箱：xin_y@spsm.net.cn

電話：+86-18516580424

郵編：201306

研發方向：

本中心聚焦機器人與作業環境的自然交互、自主適應復雜動態環境并協同作業，探索散亂堆疊零件三維智能感知與自主操作的深度學習方法與關鍵技術，著力解決動態非結構化環境感知與機器人自主操作。

技術特點：

分別提出了基于RGBD與深度信息融合的低紋理工業零件位姿估計、基于三維傳感的點云輸入的散亂堆疊數據語義實例分割與位姿估計。

利用深度學習在圖像領域的細?；指畋憩F且結合深度特征，實現低分辨率成像條件下高度可靠的工業零件位姿估計，有效算法降低對硬件性能的要求，增強整體抓取系統的穩定性和性價比。利用點云數據，實現復雜堆疊態下的工業零件的點云語義與實例分割，增強了整體系統對不同環境和工業零件的適應能力。

本中心研發的智能工業3D機器人引導技術，建立了完善了AI+3D+工業機器人解決方案，提升了面對復雜環境的處理能力，其算法的高效性和泛化性提升了整體方案的性價比，同時拓展了該技術的應用領域。

技術成果服務案例一

國家電網浙江省計量中心-智能電表及互感器檢定流水線柔性上料&下料自動化項目。

電表及互感器完成檢定后需進行后續的上下料動作。電表和互感器的來料方式是紙箱紙膜中，存在紙膜受損導致電表或互感器歪斜，機器人無法上下料的情況。本中心掃描后去電表或互感器的點云數據，通過算法準確計算工件的抓取姿態，引導機器人自主動作，實現對偏斜狀態下工件的抓放處理。

原人工處理時，3人值班，每日進場處理40余次，出錯率達到5-7%，升級后現場值班人員僅需1人，檢出后處理率下降至1-1.5%，每日人工介入的次數降低到3-5次。

圖1 國家電網浙江省計量中心-互檢器           

圖2 國家電網浙江省計量中心-智能電表

技術成果服務案例二

上汽發動機廠發動機缸蓋螺絲擰緊與電磁閥簧片緊固的裝配解決方案。

多機器人任務分配與路徑規劃：基于實際裝配需求對裝配動作進行任務分配，結合識別定位信息與機器人運動，對路徑進行規劃調整，優化效率。

典型裝配環節：90s內39個螺栓的機器人全自動上料與擰緊，可針對不同位置和螺栓設定不同的擰緊策略，記錄螺栓預對應的擰緊扭矩（定制化擰緊策略）。

典型裝配環節：異形電磁閥簧片的機器人夾取與放置，專用夾具與機器人運動控制相配合。