突破传统作业局限，3D视觉引导机器人的技术革新与实践

一、3D 视觉引导机器人的核心定义与技术原理

1. 三维数据采集：通过自研 Epic Eye 系列 3D 工业相机获取场景深度信息，生成高精度点云数据，完成物体三维重建；
2. 智能数据处理：依托 Epic Pro 视觉软件内嵌的自主算法，对三维点云数据进行分析，识别物体的种类、位置与姿态；
3. 机器人精准执行：根据视觉系统输出的空间坐标信息，控制机械臂完成抓取、搬运、装配等复杂工业任务。

二、2D 视觉与 3D 视觉的核心差异

2.1 2D 视觉的技术特点与局限

• 仅能获取平面像素信息，无深度数据，无法满足三维空间定位需求；
• 易受光照变化影响，在反光或明暗不均场景下识别精度大幅下降；
• 对复杂堆叠场景适配性差，难以区分前景与背景目标。

2.2 3D 视觉的技术优势与迁移科技方案

• 全维度信息采集：可同步获取物体长度、宽度与深度数据，实现高精度三维重建；
• 复杂场景适配：支持黑色反光物体、半透明物体、金属件等特殊物料的精准识别，适配无序堆叠工况；
• 强抗干扰能力：自主研发相位补偿算法，在 120000lux 强光干扰下仍可保持高质量成像，点云抖动降低 50%；
• 多维度数据输出：可同步生成 2D 图、深度图与点云数据，为3D 视觉引导机器人提供全面决策依据。

2.3 2D 与 3D 视觉技术对比表

三、3D 视觉引导机器人的核心配套技术

3.1 适配的机器人类型及优势

• 工业机器人：适配 FANUC、KUKA、ABB 等品牌，可执行高负载、高精度的重复性任务，如重型工件上下料、整车零部件装配；
• 协作机器人：支持 JAKA、ROKAE 等品牌，具备人机协作安全特性，可实现小批量、多品种物料的柔性抓取。

3.2 关键数据标定技术

• 眼在手上：相机安装于机械臂末端，随机械臂同步运动，适配电路板组装、微小零件抓取等高精度操作；
• 眼在手外：相机固定于工作区域外部，覆盖大视野范围，适用于拆码垛、仓储分拣等3D 视觉引导机器人大规模作业场景。

3.3 多协议通讯能力

• 支持 Socket TCP、Modbus TCP、EtherCAT、Profinet 等主流工业协议；
• 可实现相机、工控机、机械臂、PLC 等设备的无缝数据交互；
• 支持多相机拼接与多工具切换，适配大规模产线的3D 视觉引导机器人集群作业。

四、3D 视觉引导机器人的核心应用场景

4.1 拆码垛作业

• 方案构成：Epic Eye 3D 相机 + Epic Pro 软件 + 机械臂 + 工控机；
• 作业能力：支持纸箱、周转箱、袋装物料的智能拆垛，可实现单箱、多箱、整层等多种拆垛模式；
• 核心优势：适配立库入库 / 出库拆垛、产线上下料等工况，支持多规格物料智能切换。

4.2 工件上下料与装配

• 精准抓取无序堆叠的工件，放置于机床指定加工位置，完成工序衔接；
• 对有序 / 无序工件进行高精度定位，实现零部件精准装配与机床加工联动；
• 支持透明、黑色反光等特殊工件的定位，新物料可在线添加模型，无需停机调试。

4.3 数据支撑的典型案例

1. 适配金属反光轴类零件的无序料框抓取，识别成功率达 99.5%；
2. 产线部署周期仅 7 天，较传统方案缩短 60%；
3. 作业效率提升 3 倍，人工干预率从 30% 降至 1% 以下，年降本超 200 万元。

五、迁移科技 3D 视觉引导机器人的核心竞争力

• 硬件自研：Epic Eye 系列相机覆盖多量程与精度需求，如 Epic Eye Pixel Mini 支持 300-700mm 近距离高精度成像，精度达 0.01mm@0.5m；
• 软件赋能：Epic Pro 软件无需编程即可完成配置，内置超级模型与 AI 自动匹配算法，支持二次开发；
• 行业积累：自 2017 年成立以来，已服务超 500 家客户，方案获工信部人工智能优秀产品认证（全国仅 56 个）；
• 生态适配：兼容 50 + 品牌机械臂，可快速对接客户现有产线，实现3D 视觉引导机器人的低成本落地。