科创中国

针对传统重工制造业自动化分拣存在的工件种类繁杂多样、工件背景环境嘈杂、工件尺寸差异巨大等痛点，面向重工行业工件切割下料分拣场景，视比特机器人视比特机器人深耕行业数年，不断分析和探究客户需求，依托自主研发的3D视觉技术和多机器人智能协同控制软件，推出国内首套基于AI + 3D视觉的全自动智能下料分拣产线。该成果集工件高精度视觉检测、工件精准识别与动态抓取、自适应柔性分拣与智能规划码放，以及多机器人协同规划等技术于一体，全方位解决切割后废料筐内平面工件的自动、快速、精准、柔性分拣，并结合上下游工序，全局调度分拣工序各环节工艺的全自动闭环控制。

该成果设计上充分结合了行业内用户典型生产状况，严密考虑了工件的砂光、喷码、校平、码盘等工艺需求和工序流程，能够完成工件全生命周期管理和全流程自动化分拣。技术上集工件高精度视觉检测、工件精准识别与动态抓取、自适应柔性分拣与智能规划码放，以及多机器人协同规划等技术于一体，可实现下料切割件的自动、快速、精准、柔性分拣，在为企业降低大量人力成本的同时，实现产能跨越式提升，助推重工制造业的智能化转型升级。

该成果工作节拍可达到10秒以内，识别准确率超99.9%，可识别缝隙宽度约为0.5mm，可识别海量工件种类，并支持工件归类放置。针对特定场景内置优化抓取码垛算法可以实现精准避障，满足智能制造行业中对海量零件识别、精准抓取、动态避障的需求。

该成果已经在工程机械行业率先进行成功验证，目前已经在三一集团、中联重科、徐工集团等工程机械行业大面积规划、部署和交付。依据项目场景，在重工业、轻工业、物流行业等众多相同生产场景下的制造、代加工、运输服务等企业均可直接复制，有效减少企业的成本，优化企业资源，提升整体行业水平，快速满足制造行业提升生产效率，减少作业的成本的迫切需求。

该成果主要技术亮点如下：

1、弱特征钢板切割件高精度定位与识别。针对钢板切割下料分拣中光照环境复杂、切缝特征微弱、工件位移变形等核心难点，采用点云图像跨模态融合特征增强、基于注意力机制的特征学习及匹配、基于点云深度学习的6D位姿估计等技术，实现了弱特征钢板切割工件高精度检测、识别与抓取，识别准确率达99%以上；

2、海量工件小样本细粒度识别。针对分拣场景中工件种类繁多、类间差异度小、训练样本不足等核心难点，采用海量目标增量式识别、注意力引导的细粒度分类、对比学习小样本分类等技术，实现了海量工件准确识别，准确率达99.9%；

3、超大视场下工件精准识别与定位。针对大型工件分拣过程中相机视场有限、工件尺寸跨度大、识别定位精度低等核心难题，采用多相机高精度图像拼接、超大拼接图像多尺度目标检测、可形变模板匹配等技术，实现了十米级视野下工件的亚毫米级定位；

4、构建了分拣产线数字化智能控制系统。该系统融合了生产订单和设备状态等数据，可对分拣产线进行柔性调度和控制，具备产线动态调优、多工位选位、多机协同分拣、动态码盘等功能；

5、采用自主设计的点阵式单点可控柔性端拾器，结合3D视觉的智能化控制算法，实现了对异形工件的精准吸附。

该成果广泛适用于钢铁、重工、智能制造、航空、汽车等各行业生产场景，有望为工业生产赋能更稳定、更准确、更具客观性的“机器人+视觉+人工智能”技术，将能够满足制造型企业普遍存在的上下料以及零件分拣工作的需求，伴随着智能产线与智慧工厂的建设与推广，智能下料分拣产线系统市场前景广阔，有望稳定为企业大幅提升生产效率的同时，降低人员的投入，具有超千亿的潜在市场。

公司团队在计算机视觉、机器人、3D图形、云计算大数据等领域拥有多年研究积累，多项研究成果达到国际领先水平，多次获得国家和省部级科技奖励。现有近300人团队，其中博士占比10%，硕士以上60%，本科以上99%，来自于普林斯顿、瑞士联邦理工、德国波恩大学、德国慕尼黑理工大学、美国哥伦比亚大学、加拿大西安大略大学、上海交通大学、武汉大学、华中科技大学、西安交通大学、同济大学、天津大学、中南大学、湖南大学、中科院等知名高校与科研机构，技术力量雄厚。

该成果具有高效能、高柔性、易部署、易管理等优势，已在多家重工龙头企业实现批量落地，如三一集团、中联重科、徐工集团等工程机械行业大面积规划、部署和交付，助推了相关企业的智能化及数字化转型升级，大幅降低了企业的成本，优化了企业资源，提升了整体行业水平。带动了以三一集团、中联重科、铁建重工等典型工程机械/重工生产行业企业的智能化、数字化建设；一定程度上缓解了社会老龄化带来的企业招工难、用工难问题，促进重大安全隐患、重密集劳动力和人力难实现场景下的空岗补充；促进了传统生产企业精细化柔性生产模式革新与推进，带动了以工业互联网+AI的新供应生态在各行业的融入；带动了新兴技术发展和视觉+人工智能工业级互联平台的规模化发展与落地。

采用创业融资的转化方式，具体金额可洽谈。