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現(xiàn)階段，制造企業(yè)面臨越來越多的小批量、多種類的生產需求，產品的迭代速度加快，因此產線也需要更加靈活。

丹尼克爾視覺柔性振動盤在行業(yè)當中的運用也越來越廣泛，解決了傳統(tǒng)供料的多種弊端，當供料機將產品從供料槽振動至振料盤時，上方相機便拍照獲取特征點坐標及物料特征信息（顏色，形狀，尺寸），機械手根據(jù)坐標及特征進行準確識別分揀并抓取。該系列產品可進行多元化應用，換型周期短。

首先，零件是否能被識別？

大部分零件都是可以被識別的，但是仍然有一些要求。一個可以被視覺系統(tǒng)識別的零件需要滿足如下這些要求：

?零件須是剛性的（沒有鉸鏈或其他可能的變形）

?零件須是不透明的（透明的玻璃或塑料識別難度大）

?同一批零件內各零件必須相似程度比較高（水果不滿足該條件）

?零件不能有鏡面表面（視覺系統(tǒng)可以應對反光較強的表面，但不能是鏡面）

此外，如果零件“開口”面積極大，且沒有任何明顯的表面，一般來說都無法對其識別。

分揀步驟是關鍵環(huán)節(jié)，零件分揀是工業(yè)生產環(huán)節(jié)中重要的組成部分，其目的是將不同類型的物料或工件分類擺放到相應的位置，避免不同的物料或工件產生混料，其步驟主要分為定位、識別、抓取和放置4個階段。

在傳統(tǒng)分揀中一般采用人工分揀的方式 ，因工人操作會存在疲勞度的問題，對于長時間作業(yè)來說，顯然工作效率是無法滿足。即使采用工業(yè)機器人分揀方式，由于傳統(tǒng)的工業(yè)機器人一般采用示教或離線編程的方式工作，機器人到達目標點的位置是固定的，每次動作均為重復進行，只能重復完成預先規(guī)定好的動作。對于加工對象以及工作環(huán)境的感知能力低，以及物料或工件的來料方向不確定，使機器人的使用受到了限制。隨著柔性視覺振動和人工智能的發(fā)展，機器人也能夠適應分揀環(huán)境的需求，隨時變更作業(yè)對象和分揀工序。

機器視覺分揀系統(tǒng)對工件或物料進行位置和類型的判斷是必要的，與傳統(tǒng)的機械分揀作業(yè)相比，使用柔性振動盤視覺柔性控制分揀系統(tǒng)的工業(yè)機器人進行分揀，不但工作效率高效準確而且穩(wěn)定性強，在工業(yè)分揀系統(tǒng)中具有較大的優(yōu)勢。

Danikor四大優(yōu)勢實現(xiàn)高精、高速、高整合，助力工件的識別與分揀。

NO.1基于Danikor視覺庫

無需額外安裝視覺軟件，系統(tǒng)導入便捷

與軟件架構集成化設計，用戶體驗佳

視覺操作的優(yōu)化設計，學習使用更簡單

自主開發(fā)標定流程，快捷便利

NO.2視覺模板一鍵生成

當產品在相機下，呈現(xiàn)純黑或者純白樣的黑白分明時，視覺模板可以直接自動生成對應的模板，無需再手動調試各項參數(shù)。

NO.3多治具、矩陣設置

可以根據(jù)治具情況設定治具數(shù)目，支持6個吸嘴治具；取料后放料位置支持自定義矩陣，設置行列數(shù)，校準基準點、X點、Y點后即可使用。

NO.4保護產品，降低噪音

傳統(tǒng)震動盤通過大力甩動帶動產品螺旋上升前進供料，噪聲較大，且對產品造成部分物理性劃痕或破損，柔性供料盤依靠振動方向控制，規(guī)避了以上兩點弊端。