在制造业、金属加工业、食品业产线上仍然有许多上下料工作依赖人工进行，但是由于缺工情况日益严重，机器人进行自动化上下料需求逐渐浮现。实现自动化上下料的难题之一是许多场景下如零组件、金属粗胚、食品包装等工件散乱堆放于容器内。相比人类，实现机器人从容器中取出随机摆放的零件，再将其精确放入机器中的过程困难重重。大联大友尚推出的3D物体夹取系统解决方案，通过一系列先进的技术创新可实现精准的物体夹取，有效解决了上述问题。

 

图示2-大联大友尚推出基于Intel产品的3D物体夹取系统解决方案场景应用图

 

该方案通过Intel Realsense D415 Camera录制物体的3D影像资料，并通过USB将影像资料送到Edge AI System，内置Intel OpenVino工具包的Edge AI System通过影像分析与深度学习算法识别物体位置、姿态的相关信息（X，Y，Z，Rx，Ry，Rz），该AI系统也可以将识别到的物体种类、状况等信息上传到云端或本地端并通过仪表盘显示物体的信息。机械臂与Edge AI System通过TCP/IP协议互相沟通，执行获得的物体位置、姿态信息（X，Y，Z，Rx，Ry，Rz），实现夹取物体，可实现AI识别方案快速部署。

 

图示3-大联大友尚推出基于Intel产品的3D物体夹取系统解决方案方块图

 

核心技术优势：

 

1.Intel RealSense D415 camera

 

●低成本的3D双目深度相机；

●提供完整SDK可以快速与系统整合；

●可快速扫描，提供点云信息；

●可通过ROS整合开发自主创新功能；

●智能化3D物体识别。

 

2.Intel OpenVino Toolkit

 

●可最佳化训练好的模型；

●支持业界、学界常用的训练框架；

●可快速部属到Intel的硬件平台如CPU、GPU、VPU、FPGA；

●提供常用的预训练模型如SSD、YOLO等；

●提供C++与Python的应用范例，缩短程式开发周期。

 

3.3D物体夹取系统方案

 

●可自动夹取与放置物体；

●定制化的物体识别（可依客户需求再训练模型）；

●通过标准TCP/IP界面传输物体夹取信息。

 

方案规格：

 

●3D相机：Intel RealSense D415 Camera；

●操作系统：UBuntu 16.04；

●Intel NUC Rugged Board with Core i3/i5 Processor；

●AI推理套件：Intel OpenVino Toolkit 2020.03；

●内存：4GB以上；

●传输界面：USB 3.0 and TCP/IP 界面；

●机器手臂：6轴手臂、4轴手臂 with TCP/IP 界面；

●加速卡：Intel® Movidius™ Myriad™ X Edge AI Module VEGA-320-01A1。