柔性振动盘的上料调机长期依赖试凑经验：振动频率、振幅、脉冲时序、吹气与翻转动作互相耦合，换一个料号往往要重新摸索半小时以上，姿态散乱或节拍抖动还会导致下游视觉抓取频繁空拍。
本实验室做了一组实验性探索：将振动参数作为决策变量，以视觉识别的可抓取姿态比例和稳定上料节拍为目标，用代理模型加贝叶斯优化在少量试跑内搜索参数组合，并把历史料号的调机记录作为先验，减少冷启动试错。视觉侧只做姿态粗分类，不追求高精度位姿，先把供料稳定性做出来。
要点：
- 进展：在3C小件上，换型调试时间由约40分钟降至12分钟；每次输出3组候选参数，通常第2组即可使可抓取姿态比例超过85%，上料节拍稳定在1.2秒/件附近，空拍率明显下降。
- 下一步：引入跨料号的小样本迁移，并把下游抓取成功率回传为优化目标，让供料与抓取形成闭环，而不只是追求姿态分布好看。
当前结论仍限于小件、单一振动盘结构，多品类混线与大尺寸零件的适用性有待进一步验证。
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