- 09/04
- 2025
-
QQ扫一扫
-
Vision小助手
(CMVU)
随着新能源汽车普及,换电模式因高效、便捷逐渐成为重要补能方式。而实现高效、精准的电池更换,离不开智能视觉系统的支持。近期,某大型能源科技企业引入了一套高性能3D视觉智能定位系统,用于换电站中轻卡、重卡及叉车电池的自动抓取与放置,大幅提升换电效率与可靠性。
一、项目设计
传统换电站中,电池抓取依赖人工干预或机械定位,存在定位偏差大、效率低、易碰撞等问题。尤其是在车辆电池规格多样、停靠位置存在偏差和角度偏移的工况下,如何实现毫米级精准识别与抓取,成为行业痛点。
该换电项目采用“眼在手上”的视觉引导方案,搭载Epic Eye Pixel Mini 工业3D相机,实现了以下关键流程的视觉引导:
车辆进站后,视觉系统自动识别电池解锁状态;
精准定位电池中心位姿,引导机器人完成取放;
实时判断电池锁止机构状态,确保安全上锁;
双侧机器人协同作业,避免车身浮动干扰。
二、技术亮点
1.高精度识别
系统采用高性能3D相机,配合自适应光学系统,即便面对灰色喷漆金属、电泳黑漆碳钢等高反光、低纹理材质,也能生成清晰、完整的点云数据,识别重复精度±0.74mm,抓取精度±1mm。
2.极速响应
单次作业节拍4秒内,满足高频次换电节奏。
3.抗环境光干扰
相机具备优异的环境光抑制能力,可在常见工业光照条件下稳定工作,减少了对额外遮光、补光设施的依赖,降低了部署与维护成本。
4.柔性适配
系统可同时处理两种不同尺寸的电池/电池框,具备良好的兼容性与扩展性,未来可快速适配新车型电池。
三、客户价值
1.质量保障:在标准工件、稳定光照下,识别率达99.9%;
2.全程自动化:从车辆进站、电池取放、状态判断到车辆出站,全程无需人工干预;
3.支持异常判断:可识别锁止机构是否到位,提升安全性与可靠性;
4.降低运维成本:视觉系统稳定性高,维护简单,长期运行成本低。
随着新能源物流车、商用车的快速普及,换电模式的标准化与自动化已成为行业发展趋势。3D视觉系统作为换电站的“智慧之眼”,不仅提升了电池更换的精度与效率,更为实现无人化运营提供了关键技术支撑。
未来,随着视觉算法、AI模型的进一步融合,3D视觉系统还将在更多复杂工业场景中发挥重要作用,推动智能制造与绿色能源的深度融合。