分拣机器人到底靠啥认出不同零件的？
刚入行没多久，现在跟的项目就是上料分拣，用的6轴加视觉。视觉那边给过来一堆参数我也没太看明白，想问下分拣机器人的工作原理到底是怎样的？
我看有的说是靠形状轮廓，有的说是颜色识别，还有用激光的，这几种方式实际用起来区别大吗？精度和速度哪个更顶？
另外工件位置如果稍微偏一点，机器人怎么知道零件转了或者歪了？
全部回复 (3)
说简单点，分拣机器人就是"眼睛+脑子+手"三件套。眼睛就是视觉系统，常见的是2D工业相机，识别大概的形状、颜色、位置，给出一组XY坐标和角度；高端点的用3D相机或者结构光，能拿到点云数据，处理曲面件更靠谱。脑子一般就是工控机或者PLC里的算法，跑模板匹配、深度学习、或者传统机器视觉那一套（找边、拟合、算质心），最后输出位姿。手就是机器人本体，根据位姿去吸或者夹。
你说的几种方式区别在哪：2D面阵相机适合平面件、规则摆放的物料，速度快成本低；3D视觉处理堆叠、乱序、反光件更稳，节拍会慢一点，1秒到3秒一抓是常见水平；激光一般用在扫描轮廓或者测距，配合传送带追踪用。精度方面2D像素精度能做到±0.05mm级别，但要算上标定和机械误差，整套下来0.1到0.3mm是常态，3D会再差一点。
至于你问的位置偏移问题，这就是视觉最关键的部分了——每次拍照都会重新算当前位姿，不是靠预设坐标去对，所以料盘里歪一点、叠在一起都能抓。多数项目里还会加个光电传感器或者编码器做触发，保证工件到了拍照区才拍，避免误识别。
你这问题有点空，能说下你具体分什么料吗？冲压件、机加工件、注塑件用的方案完全不一样。金属反光件和黑色橡胶件在视觉选型上就是两个世界，6轴加2D相机做反光金属件基本是给自己挖坑。
我们厂做的是轴承滚子分拣，杂料筐里抓取，用的3D结构光相机，节拍大概2.2秒一个，重复定位精度0.2mm左右。视觉软件自己开发的，用的深度学习点云分割，效果比传统方法好不少，尤其是堆叠严重的场景。给你个参考，那种宣传0.5秒以内的基本都是单件来料+简单定位，跟你现场大概率对不上。