機器人3D引導抓取的工作流程主要涉及以下幾個步驟：

1. 圖像采集：

• 使用3D相機（如Mech-Eye工業(yè)級3D相機）采集物體的圖像與位置信息。

2. 視覺處理：

• 工控機上運行的梅卡曼德軟件基于相機采集的圖像和位置信息進行視覺處理，輸出物體的位置、姿態(tài)以及規(guī)劃的機器人的運動路徑。

3. 手眼標定：

• 確定相機坐標系與機械手末端坐標系之間的空間關系，即手眼標定。這涉及到求解從相機坐標系到機械手坐標系的變換矩陣，以便將視覺系統(tǒng)識別的物體位置轉(zhuǎn)換為機械手坐標系下的位置。

4. 路徑規(guī)劃：

• Mech-Vision機器視覺軟件支持對視覺結(jié)果進行簡單的路徑規(guī)劃，并輸出機器人的抓取路徑。

5. 接口通信：

• 機器人側(cè)和視覺系統(tǒng)采用同一標準通信協(xié)議進行通信，由機器人側(cè)發(fā)送請求，視覺系統(tǒng)處理后返回響應（目標物體的位姿和標簽信息）。

6. 抓取執(zhí)行：

• 機器人根據(jù)視覺系統(tǒng)返回的響應做進一步?jīng)Q策或執(zhí)行相應的任務，如抓取物體。

7. 實時調(diào)整：

• 機器人在執(zhí)行過程中，可以根據(jù)3D視覺系統(tǒng)提供的實時反饋信息進行調(diào)整，以應對零部件的位置偏差或裝配錯誤。

8. 應用案例：

• 在汽車行業(yè)，3D視覺引導技術(shù)被用于實現(xiàn)汽車零部件的上下料操作，通過分析3D模型和實際場景的匹配程度，確定零部件的位置和姿態(tài)，使機器人能夠精確地抓取和放置零部件。

9. 柔性化生產(chǎn)：

• 3D視覺引導技術(shù)能夠適應小批量多品種的生產(chǎn)需求，提供更大的靈活性和自適應性，同時帶來更高的精確性、可靠性和效率。

通過上述步驟，機器人3D引導抓取系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對無序堆放的物體進行精準識別、定位和抓取，極大地提高了生產(chǎn)效率和靈活性