3D视觉引导机器人无序抓取：散料分拣实验进展

针对制造与物流环节散乱料件的上料与分拣难题，自动化流程实验室近期开展了3D视觉引导机器人无序抓取的实验性探索。系统采用结构光相机采集料箱点云，经背景分割与聚类识别单体零件，由抓取位姿估计网络输出可行抓取点，并结合碰撞检测生成机械臂运动轨迹。阶段性进展：一是在金属结构件与注塑件混合料箱测试中，单次抓取成功率约92.6%，平均节拍4.8秒/件，遮挡场景下经多视角点云融合可提升至95%以上；二是针对反光与堆叠搭接造成的点云缺失，引入局部补全模型与力控缓降策略，滑移与二次碰撞率明显下降。下一步计划扩充透明件与柔性件样本，验证位姿网络在少样本条件下的迁移能力，并推进与产线PLC、MES系统的接口联调，为小批量多品种场景的自动化上料提供可复制的工程方案。现有方法仍限于刚性零件，柔性物料抓取将作为后续课题持续跟进。