AI视觉无序抓取定制：堆叠件位姿估计与节拍

在冲压件无序上料场景中，堆叠遮挡与金属反光让传统2D定位难以稳定输出抓取位姿。本阶段实验采用RGB-D相机采集点云，先用轻量实例分割网络筛出可抓取候选件，再以局部点云配准估计六自由度位姿，抓取顺序按“无干涉、重心稳、路径短”排序。为控制节拍，分割模型在边缘端量化部署，配准仅在候选局部区域内执行，避免整幅点云反复计算。

进展要点：

• 现场连续运行两周，覆盖5类冲压件，平均定位成功率约96%，单件视觉节拍约0.8秒，误抓与碰撞停机明显减少。
• 下一步：补充强反光、油污与混料样本，验证连续来料下的位姿漂移，并加入抓取前二次复检机制。