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工业机器人引领制造业转型升级，迈向智能化新纪元！

显扬科技自主研发的高速高清三维机器视觉设备HY-M5利用机器视觉系统对不同规格、材质、用途的试管进行自动识别、检测、分别，满足医疗实验的自动化作业需要，提高了分拣的效率和准确性，为医疗作业创造了更高效、安全的工作环境。

显扬科技3D视觉相机的机器人软包拆码垛系统通过自动化技术提高了生产效率，降低了成本，并为工作环境带来改善，具有高速度、高精度、强稳定的优势。

显扬科技自主研发的高速高清三维机器视觉设备HY-M5，是汽车外观检测的理想解决方案。产品的视野范围达到529x362mm~1164x979mm，可覆盖绝大多数核心零部件的中等视野，可实现快速扫描和检测，无需频繁调整设备视角和位置；测量精度达到微米级，能检测出人眼难以觉察的微小缺陷，并在短时间内通过相机获取汽车外观图像，实时构建点云模型，确保汽车外观检测的质量标准，大幅提高生产效率。

显扬科技自主研发的高速高清三维机器视觉设备HY-M5，配备高速高清相机以及强大的图像处理平台，产品视野范围能达529x326mm~1164x979mm，测量精度能达到微米级，可以在短时间内捕捉易拉罐的多角度三维图像，并实时构建点云模型，实现对易拉罐整体形状及表面细节的检测分析，实现易拉罐产品外观产品检测的智能化、自动化，为企业生产经营提质增效。

整个系统主要由3D视觉系统、机器人系统、机器人夹爪、智能工业控制机器人系统等组成，其中： 1、3D视觉系统采用一台显扬科技自主研发的工业级大视野、高精度3D视觉相机HY-M5架设在物料栈板正上方，用于识别和定位驱动轮在栈板中的位置； 2、机器人可使用工业机器人（KUKA,ABB机器人等），协作机器人（优傲，艾利特，遨博机器人等），机器人配合一个夹具拾取和放置驱动轮。

背景：仓库内物品拆码垛是物流最常见的场景之一。拆码垛环节中麻袋物品差异大，品规丰富且新增频繁。 行业难点：1、现场原料均为麻袋。麻袋软包由于其自身易变形，码放垛型不规则，运输后松散等原因，无法单纯的依靠机器人示教位置完成拆垛；2、现场工作环境恶劣，充满噪音、粉尘污染，用工难度大。 解决方案：整个系统主要由视觉系统、工业机器人系统、机器人夹具，麻袋破包设备，防护围栏系统等组成，其

背景：立库，全称自动化立体仓库，是智能物流仓储中出现的新概念。利用自动化立体仓库设施可以实现仓库高层空间存储合理化、存取自动化、操作简单化等。纸箱拆码垛是立库仓储物流最常见的场景之一。拆码垛环节中来料多为纸箱、麻袋、周转箱等物体，场景差异大，品规丰富且新增频繁。立库结构比普通仓库结构更为复杂，且多数采用高层货架，该场景对码垛精准度、管理人员等要求较高，使用普通机器视觉操作难度大。 行业难

背景：汽车玻璃是汽车必不可少的车身附件之一，起着重要的防护作用。汽车玻璃使用的玻璃原片质量等级高、杂质少，优于一般的普通玻璃，且汽车玻璃自爆率低，安全性能高，因此在进行玻璃上下料、安装汽车玻璃以及涂胶时，需要更谨慎的操作。 行业难点：1、玻璃车窗品规达数千种，人工打胶存在打胶质量不可控、效率低等问题；2、汽车生产现场的玻璃品规过多、玻璃透明反光等问题。 解决方案：整个系统主要由

随着交通道路的发展和人民生活水平的提高，汽车已成为家庭常用的代步工具之一。而轮胎是汽车的重要组成部件，直接与地面接触和汽车悬架共同来缓和汽车行驶时所受到的冲击，保证汽车有良好的乘坐舒适性和行驶平顺性，具有重要作用。 而在汽车轮胎的生产制造过程中，难免会出现瑕疵品，包括外观缺陷、尺寸测量、字符识别等问题影响产品的使用质量。

背景：电动汽车(BEV)是指以车载电源为动力，用电机驱动车轮行驶，符合道路交通、安全法规各项要求的车辆。由于对环境影响相对传统汽车较小，其前景被广泛看好。随着电动汽车的普及，大众对电动汽车的接受度越来越高，但随之而来的还有一系列的问题，首先就是充电的问题，许多司机都面临充电停车位狭窄难停车、需要时间等待充电等问题。 行业难点：1、基于已有的AGV无人驾驶小车，客户需要显扬科技（BFT机器

行业背景：曲轴是发动机中最重要的部件。它承受连杆传来的力，并将其转变为转矩通过曲轴输出并驱动发动机上其他附件工作。因此要求曲轴有足够的强度和刚度，轴颈表面需耐磨、工作均匀、平衡性好。传统的曲轴上料靠人力配合简单辅助设备完成，搬运效率低下，且由于曲轴重量大，对操作员的健康造成严重影响。 行业难点：1、曲轴结构复杂，加工工序繁多。曲轴本身重量大（轻则20kg，重则数百公斤）；2、现场工作环境

行业现状：在能源技术变革以及新兴科技的带动下，锂电池凭借其高能量密度、长循环使用寿命、零污染和体积小等优点率先在手机、笔记本电脑等3C数码领域得到广泛应用。近年来，电动汽车和电子产品构成全球锂电池市场主要部分。锂电池在飞速发展的同时，市场和用户对电池的性能及安全等方面的要求也在不断提高。尤其是锂电池的安全隐患问题一直都存在，从手机、笔记本到电动汽车，均有锂电池发热甚至起火事件的发生，这也为各企业敲

       理论上通过摄像机标定后，对双目摄像机采集到的图片进行去畸变及矫正，此时拍摄的图片是理想的，但是实际工作环境中存在各种因素影响摄像机的成像效果，通过摄像机采集的目标图像不可避免的会有各种环境噪声的影响，如光线、灰尘、噪点等。摄像机模型也不可能把所有的影响因素都用数学模型表达出来，这些不利因素将直接造成系统误差增大。因此在进行真正的图像处理前应该把

视觉是人获知外界事物多元信息的一个重要渠道，人眼会将获得的信息传入大脑，由大脑结合人类知识经验处理分析信息，完成信息的识别。在光电技术迅猛发展的背景下，出现了用机器替代人眼发挥识别功能的技术，也就是机器视觉技术。机器视觉顾名思义是用机器模拟人类视觉，从图像或者图像序列，识别检测实际生活中三维物体的形态及其运动情况。机器视觉的图像目标识别主要利用模式识别和图像处理，即从大量的图片中学习后提取目标图像

双目视觉是机器视觉的一种重要形式，通过模拟人类双眼感知外界物体的位置信息，输送给大脑并分析出该物体在空间中的位置过程，双目视觉是利用电脑设备被动感知物体空间信息。双目视觉系统相对于单目视觉的优点主要是它存在视差，可以利用该视差来恢复物体的深度信息。它的核心是从至少两个及以上的观测点拍摄物体，得到同时包含物体的左右两幅图像，并根据数学模型之间坐标系相互关系，求解物体的空间几何位置。

行业现状：AI+3D视觉时代，工业机器人产生大量新应用，智能化技术实现了工业机器人在泛行业泛应用方面的全面落地，如拆码垛、抓取、拣选、检测等诸多场景背后可依托相同的机器视觉算法技术栈和软件能力。其中，质量检测是制造业进程中必不可少的一步，但质检问题复杂多样且多变。当前制造业大量的质检工作仍然依靠人眼目视来完成——这一工作劳动强度大、人员招工难、专业度不高，并且很难保证质检标准稳定和一致。&nbsp

为什么要分为深度图滤波和点云滤波?深度图滤波是对深度图进行处理，通常处理的是深度图中相邻的像素，而点云滤波针对的是将深度图投射到3D空间后得到的点云，通常处理的是在3D空间中根据欧式距离得到的邻近区域，而且能更有效地利用其3D几何特征。举个简单的例子，一个深度图中像素被噪声干扰变成离群点，其在深度图中难以区分，而投射到3D空间以后，离群点距离其他点都很远，则很容易将其滤除。

行业现状：产能和良率是消费电子产品制造领域的核心指标，准确和快速的测量手段保证电子产品的制造和组装精度。国内某Top3消费电子产品后段组装厂商，一体机的后壳有尺寸、平面度、轮廓度等几十项几何量需要测量，传统的测量方法采用三坐标、塞尺等测量工具，测量效率低，且针对某些测量项，人工测量方式可能会引入新的测量误差。 难点：在PCB板针脚高度检测中，普通的2D视觉只能判定有无脚针，对于折断的高度

行业现状：汽车制造行业，其自动化程度在现代工业中处于较高水平，从装配到检测的众多环节已实现无人化操作。与此同时，对质量检验的效率和精度要求也越来越严格，传统的人工检验方式已经无法满足汽车生产的质检需求。刹车片是汽车制动系统中的重要零部件，是影响汽车刹车性能的关键性部件，刹车片在进行制造成型之后，为了保护刹车片使用质量安全性，需要对刹车片进行质量检测，例如裂纹、划痕、毛刺等，其检测效率和质量影响着汽