在视觉引导机器人抓取无序堆放的汽车冲压件时，传统2D视觉系统常因无法感知深度，导致机器人定位失败；当机械臂尝试精密装配电池模组时，毫米级的误差就可能造成高昂的返工成本。这些正是制造业转型升级中的真实困境。迁移科技正通过3D智能相机，为这些痛点提供革命性解决方案。

核心场景痛点与迁移科技破局之道

汽车制造、新能源电池、金属加工行业普遍面临三大挑战：

1. ​​精度困境​​：复杂装配/分拣任务需亚毫米级三维定位能力（如电池盖板密封胶0.5mm宽度的精确引导）
2. ​​效率瓶颈​​：生产节拍亟待提升（以某车厂为例，单日冲压件处理能力需突破20000件）
3. ​​适应短板​​：传统方案难以应对高反光表面、暗环境、多材质混合等复杂工况

​​3D智能相机VS 2D视觉系统核心能力对比​​

场景化解决方案：从技术指标到客户价值跃迁

案例1：汽车冲压车间无序抓取（某头部车企）

• ​​关键痛点​​：金属冲压件堆叠粘连，传统方案节拍<6件/分钟且需人工干预
• ​​迁移方案​​：
  • 部署Epic Eye 3D智能相机 + Epic MoveVision视觉引导系统
  • 高动态范围成像（1，000，000：1）处理电镀件强反光
  • 深度学习点云分割算法
• ​​效能跃升​​：

  “节拍提升35%，故障停线率下降82% —— 年节省人工干预成本超180万”—— 项目负责人张工

案例2：动力电池模组精密装配（全球Top5电池厂）

• ​​核心需求​​：0.5mm密封胶路径引导，避免电解液泄漏风险
• ​​技术支撑​​：
  • Epic Pro高精度相机（0.05mm重复精度）
  • 三维轨迹补偿技术
  • 多相机协同标定
• ​​质量突破​​：错装率从2.1%降至0.15%，单线年减少返工成本300万元

案例3：金属加工钢板智能分拣

• ​​行业难题​​：厚钢板叠放导致边界模糊，切割余料分拣效率低下
• ​​创新解法​​：
  • 激光结构光穿透表面氧化层
  • AI识别切割轮廓（边缘精度±1mm）
  • 自动生成机器人分拣路径
• ​​效能数据​​：分拣速度达15片/分钟（人工分拣5片/分钟）

产业价值升维：超越单点效率的全局竞争力

迁移科技的解决方案已从设备层延伸至制造系统全链条：

• ​​生产数据闭环​​：3D视觉系统每秒生成的质量点云，可反向优化工艺参数
• ​​柔性制造支撑​​：当生产线切换型号（如汽车改款）时，视觉系统1小时即可完成参数重置
• ​​绿色制造加持​​：某家电企业通过精准拆解实现旧件回收率提升24%（减少碳排放420吨/年）

“当每个机器人手臂都拥有‘空间触觉’，当每条流水线具备‘实时纠偏的智慧’，中国制造将真正突破精密制造的阿克琉斯之踵。”—— 迁移科技CTO 在2024智能制造峰会演讲

行动倡议：开启您的智能制造超视距时代

工业4.0的战场不存在通用解决方案。迁移科技凭借在如下领域的深耕，正为全球制造企业打造专属慧眼：

• ​​深场景Know-how沉淀​​：7年服务500+项目覆盖汽车、金属、新能源复杂场景
• ​​算法-硬件-软件全栈能力​​：自研核心芯片、深度学习框架、低代码视觉工具链
• ​​开放生态建设​​：已打通与库卡/发那科等20+主流机器人控制系统通讯协议