背景与客户
需求背景：一家国际知名摩托车制造商在铸造过程中的原材料搬运环节面临重大挑战。该系列需要加工叠加21层铝锭，每根长锭重达7公斤。客户急需一种集成机械臂和人工智能视觉的自动化解决方案，以取代人工劳动，旨在解决高昂的人工成本并提高定位精度。
挑战
· 劳动强度与伤害风险：
重复搬运7公斤负重和持续弯曲带来严重的职业伤害风险，且劳动力短缺加剧。
· 视场（ FOV ）限制：
由于锭的长度较长，标准相机镜头无法在近距离单帧内捕捉整个物体。
· 复杂堆叠：
锭以交替方式叠放于21层，带有反射面，使得传统视觉系统难以进行深度和位置检测。
· 成本限制：
客户寻求一种成本效益高的3D摄像机系统替代方案。
解决方案
我们部署了一款高性能 AI 愿景解决方案，利用软件能力克服硬件限制：
· AI 实例分割（2D叠3D):
我们采用了 AI 实例分割技术，取代了昂贵的3D摄像机。通过深度学习，系统能够利用标准二维成像准确识别堆叠锭的轮廓
和层次，显著降低硬件成本。
· 专有定位算法：
为解决视场限制，我们开发了一种专门算法，分别检测长锭的"顶部"和"底部"两端。系统随后自动计算中心坐标，确保机械臂精准地抓住重心。
结果与益处
· 提高生产力：
一只机械臂现在支撑着覆盖四个托盘的工作区，实现每小时100个锭的处理速率。
· 成本效益高的部署：
通过以先进的人工智能算法替代昂贵的硬件设备，客户在设备投资方面实现了大幅成本节约。
· 零伤害工作场所：
自动化已完全取代重载，消除了长期弯曲和承重导致的职业伤害风险，为员工创造了更安全的环境。
结论
本案例研究展示了先进人工智能软件如何有效克服物理硬件的限制。通过精准的算法和经济高效的二维视觉解决方案，我们不仅解决了铝锭处理的复杂难题，还帮助客户在铸造过程中实现生产效率和工作安全两面俱全。
