台中金屬加工廠 廠務主管陳經理：「因為蝴蝶籠裡的來料隨機擺放，先前找過好幾家，評估很久，最後都跟我說沒法度！好在羅昇評估之後很快就給出方案，用一段時間了，也很穩定。」
精準夾取：蝴蝶籠無序物料 AI 3D 視覺取件系統
成功案例：台中金屬加工廠
在台灣，金屬加工和汽車零配件製造是全球供應鏈的重要一環。然而，仰賴人工從蝴蝶籠中取件，再置入設備中加工，單件5-20kg的物料重量，不僅十分挑戰現場人員的體力，也面臨著重複性高、效率低的問題，近年更受到人力短缺問題的嚴重困擾。
產業痛點 | 同業方案癥結 |
|---|---|
無序取料難點 | 傳統視覺缺乏空間(Z軸)資訊，不容易判斷零件的立體姿態與高度遮擋， 對無序堆疊的零件無法有效且精確取放。 |
金屬材質特性 | 零件表面高反光、油污，對傳統視覺是巨大干擾； 金屬件的多樣性，對手臂抓取點的計算準確性要求高。 |
精準供料要求 | 高精度組裝門檻： 關鍵的高精密機加工件（如汽車懸吊）， 組裝時要求放置精度達到微米級50um，人工難以長期穩定達成， 影響整體產品良率。零件需高穩定、 高精確地送入機床夾具或定位治具，確保後續精密加工的穩定性。 |
訂單少量多樣化 | 系統具備高度換線彈性，快速應對市場變化。 |
相較於傳統模式，黑處和高亮處的點雲缺失與飛點減少90%
立體革新：羅昇「3D視覺自動化解決方案」
我們提供一套針對重載、無序金屬加工環境設計的自動化解決方案。採用領先的 3D 視覺技術與 AI 演算法、引導取件系統，將核心技術與重載取放完美整合。
羅昇整合服務流程
步驟1. 視覺系統選型與架設
(3D相機，內建感測器、光源)
步驟2. 機器人選型評估
步驟3. 客製化夾爪/吸盤設計
(根據零件結構優化抓取點與清筐率)
步驟4. 安全圍籬設置
步驟5. 上位控制器通訊串接
(視覺處理軟體、機器人運動控制、與客戶既有 PLC/MES 系統整合)
步驟6. 在地化快速技術支援
應用流程
技術模組 | 專業優勢展現 |
|---|---|
高解析度 3D 感測硬體 | 採用工業級 3D 相機，結合獨家結構光技術與抗反光濾波， 在惡劣環境中輸出極高品質、低噪聲點雲數據。 |
AI 深度學習 核心演算法 | 搭載基於 AI 深度學習平台，實現對無序散堆中零件的位置分析。 模型訓練能快速應對複雜的遮擋、重疊， 抓取成功率穩定維持在 95%以上。 |
智慧路徑與 碰撞規劃軟體 | 內置智慧運動規劃引擎，根據零件姿態、 夾爪模型和料箱邊界，自動生成最佳的無碰撞取件路徑。 針對重載零件，系統自動調整機器人速度曲線，確保抓取安全與穩定。 |
系統快速部署 與維護快速換線 與易用性 | 採用零程式碼的圖形化介面， 工程師可透過軟體快速導入新零件 CAD 模型並完成換線， 大幅降低部署和維護成本，提升產線彈性。 系統的部署速度、維護便利性與生產彈性。 |
實際成果與數據證明：投資效益超越預期
本方案成功應用於汽車關鍵組件製造產線，獲得了顯著的生產力提升和資源優化效果：
評估指標 | 關鍵效益與在地價值 |
|---|---|
產線供料效率 | 200件→400件/天，生產效率提升 125%，產能穩定且可預測。 |
供料穩定性 | 確保供料位置可靠、放置偏差小，減低被機床治具夾持， 因供料不穩造成的停機。 良率穩定提升 18%，產品品質達到國際供應商標準。 |
人力資源節省 | 有效消除重物搬運的工傷風險，解決基層缺工困境。 |
投資回報 (ROI) | 預計 14 個月 內回收成本。 |
系統彈性 | 高彈性生產，可快速設定新模型，支援多零件模型快速切換， 應對少量多樣訂單。 |
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您是否正面臨重載零件搬運的工傷風險、無序供料的效率低落的挑戰？
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