散乱堆叠工件视觉引导抓取：位姿估计与节拍验证

在机加工车间的散乱上料环节，来料常以无序堆叠状态进入料框，传统示教抓取需要人工规整。本期计算机视觉实验室围绕“2D 分割 + 3D 点云配准”做了一组实验：先用轻量分割网络从俯拍图像中分离可抓取工件，再在局部点云上做位姿估计，并结合抓取点可达性、碰撞风险和料框边界，输出抓取顺序。

已完成的阶段性进展：

• 在 3 类轴套类工件、约 400 组堆叠样本上，单帧识别召回率约 92%，位姿误差控制在 ±2 mm / ±3° 内；
• 端到端推理在边缘工控机上约 120 ms/帧，配合 6 轴机器人节拍约 4.5 s/件，接近人工规整后的节拍。

下一步计划：补充高反光与油污场景样本，引入在线标定漂移监测，并验证换料框、换工件后的快速换型流程。