該系統(tǒng)以“2D視覺+3D建模+AI算法”深度融合為核心，內(nèi)嵌12大行業(yè)定制化算法，通過多模感知與數(shù)據(jù)處理構(gòu)建多模態(tài)數(shù)據(jù)集，利用自注意力機制和遷移學習優(yōu)化算法搭建感知-決策模型，采用迭代控制算法保障機器人執(zhí)行的柔順性與安全性。該系統(tǒng)能在復雜工業(yè)環(huán)境中精準定位、隨動抓取海量異形工件，即便1mm以內(nèi)的零件割縫也可清晰識別，整體識別準確率超99%，重構(gòu)了工業(yè)生產(chǎn)“眼-腦-手”協(xié)同范式，為船舶海工、能源裝備等離散型制造行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型提供關(guān)鍵技術(shù)支撐。
 

　　當前，船舶海工、工程機械、能源裝備等領(lǐng)域雖已逐步用自動化分揀替代傳統(tǒng)人工作業(yè)，但行業(yè)痛點仍未徹底解決，嚴重制約智能分揀的工程化應(yīng)用。一方面，人工分揀遺留的效率與穩(wěn)定性問題尚未完全突破，部分場景仍依賴人工輔助，重工環(huán)境下勞動強度大、疲勞導致的分揀錯誤率高、生產(chǎn)周期延長等問題依舊存在；另一方面，現(xiàn)有自動化系統(tǒng)面臨多重新挑戰(zhàn)：工件特性復雜，異形件、多工藝零件的識別定位難度大；環(huán)境感知干擾強，粉塵、光線變化等因素易導致系統(tǒng)成像偏差、識別精度下降；同時安全隱患突出，機器人執(zhí)行的柔順性不足，易出現(xiàn)碰撞損傷或操作風險。此外，工件整理難度居高不下，不同工件工藝路線復雜、尺寸重量差異顯著，傳統(tǒng)產(chǎn)線固定流程與現(xiàn)有自動化系統(tǒng)的適配性有限，難以滿足料框選擇、碼盤調(diào)度的柔性需求，進一步制約企業(yè)生產(chǎn)效率提升。
 

　　針對行業(yè)痛點，“融合多模感知交互的智能分揀系統(tǒng)”從技術(shù)突破與功能優(yōu)化雙維度形成系統(tǒng)性解決方案，核心技術(shù)優(yōu)勢凸顯。在“看得清”上，憑借弱特征切割件識別定位技術(shù)，實現(xiàn)99%識別率、≤0.5s響應(yīng)時間與≤1mm定位精度，搭配魯棒輪廓提取模型與行業(yè)專屬AI檢測模型，超大件檢測準確率達100%，同時大幅降低對環(huán)境穩(wěn)定性的依賴；在“抓得穩(wěn)”上，依托輪廓與位置信息，通過柔性端拾器開磁算法適配異形零件，結(jié)合多機器人協(xié)同抓取技術(shù)實現(xiàn)40%-60%效率提升，搭配自適應(yīng)雙臂協(xié)同計算與多機控制，抓取成功率穩(wěn)定在99%，切斷線生成與識別技術(shù)更徹底解決行業(yè)卡料難題；在“碼得齊”上，基于強化學習的任務(wù)決策模型提升分揀效率20%，多約束碼盤調(diào)度算法則實現(xiàn)料框利用率提升20%、零件齊套性提升15%。此外，系統(tǒng)開發(fā)配置標準化單元站設(shè)計，可根據(jù)項目需求快速適配應(yīng)用，高復用性與高擴展性讓中小企業(yè)智能化改造更靈活、成本更低，最終實現(xiàn)復雜工業(yè)場景下人員減少80%、效率提升100%的高效柔性分揀目標。
 

　　該系統(tǒng)憑借技術(shù)創(chuàng)新性與行業(yè)價值，已獲得多方高度認可與廣泛應(yīng)用。目前該成果被央視新聞聯(lián)播報道，成為“AI + 工業(yè)制造”領(lǐng)域的典型案例，向全國展示我國智能制造技術(shù)突破；同時第五十屆日內(nèi)瓦國際發(fā)明展中斬獲金獎，充分彰顯我國在工業(yè)智能識別領(lǐng)域的自主創(chuàng)新實力。應(yīng)用層面，技術(shù)已成功落地中聯(lián)重科、太重集團、蕪湖船廠、新能船業(yè)、順特電氣等國家或行業(yè)級標桿工廠，助力近百家智能工廠建設(shè)。其不僅推動工程機械、船舶海工、能源裝備等行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，更以綠色高效的技術(shù)特性驅(qū)動全球工業(yè)綠色轉(zhuǎn)型，為共筑人類可持續(xù)未來提供 “中國方案”。