集成 CAD 排料数据使自动化系统能够“看到”看不见的裁切。由于皮革裁切使用超薄刀片处理颜色与废料完全相同的材料，因此标准机器视觉无法检测它们之间的边界。将数字蓝图（CAD）与视觉扫描相结合是引导机器人精确找到裁切零件位置和旋转的唯一方法。
核心要点 机器视觉单独在皮革分拣中会失败，因为它将裁切后的皮革视为一个单一的、连续的表面，因为几乎没有视觉对比度。将 CAD 排料数据叠加到视觉扫描上，提供了识别物理上已裁切但视觉上与周围废料无法区分的各个零件所需的“数字坐标”。
仅使用机器视觉的局限性
零对比度的挑战
在皮革加工中，工件和废料具有完全相同的颜色和纹理。
标准机器视觉依赖对比度——例如边缘检测或颜色变化——来识别物体。当零件与周围的废料看起来完全相同时，视觉系统会将其视为一个统一的物体，而不是分离的组件。
“看不见的”裁切
现代皮革裁切采用超薄刀片，以最大限度地提高材料利用率和精度。
这些刀片产生的裁切痕迹非常精细，不足以形成相机可以识别的可见缝隙。对于光学传感器来说，材料表面看起来是完整的，裁切线实际上是看不见的。
CAD 集成如何解决问题
数字“X 光”视觉
由于相机无法看到裁切线，系统必须依赖最初决定裁切的数据：CAD 排料信息。
CAD 文件包含每个零件的精确几何形状、方向和布局。它作为“真相来源”，指示材料在何处被分离，而不管相机看到什么。
坐标转换
该解决方案涉及一个匹配和映射的过程。
机器视觉系统扫描皮革或排料区域的外轮廓，这是它可以清楚看到的。然后，它使用坐标转换将已知的 CAD 图案叠加到该视觉扫描上。
通过将数字地图固定到物理外边界，系统可以计算出皮革内每个零件的精确位置和旋转角度。
理解权衡
依赖轮廓精度
此方法在很大程度上依赖于视觉系统有效识别排料区域的外周长。
如果外轮廓被遮挡或皮革在裁切后发生显著移动，坐标转换可能会出现错位。系统假设外边缘与内部零件之间的内部关系根据 CAD 数据保持固定。
校准的复杂性
将数字数据文件与物理光学传感器集成需要精确的坐标系校准。
与简单的“查看和拾取”视觉系统不同，这种方法要求软件实时将数字 CAD 坐标转换为机器人的物理坐标系。此数学转换中的任何错误都将导致机器人拾取失败。
为您的流程做出正确选择
要实施可靠的皮革分拣系统，请考虑以下战略重点：
- 如果您的主要重点是拾取精度：确保您的软件堆栈优先考虑坐标转换的速度，因为此计算决定了机器人抓取看不见零件的程度。
- 如果您的主要重点是流程可靠性：实施对视觉扫描的外轮廓的严格验证，因为整个 CAD 叠加依赖于此初始边界匹配才能正常工作。
皮革分拣的成功不在于更好的相机；而在于更智能的数据集成。
总结表：
| 挑战 | 传统机器视觉 | CAD-视觉集成 |
|---|---|---|
| 视觉对比度 | 在颜色相同的零件/废料上失败 | 通过数字映射克服零对比度 |
| 边缘检测 | 无法看到超薄刀片裁切 | 使用 CAD 源数据获取精确几何形状 |
| 零件位置 | 仅限于可见轮廓 | 计算精确的 X、Y 和旋转坐标 |
| 分拣精度 | 低（容易漏掉零件） | 高（数字 X 光精度） |
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