Photoneo 3D 视觉 + Kawasaki：重型刹车盘高负载箱拣三岛联动产线

浏览量：87 次发布时间：2025-11-05 19:51 作者：明扬工控商城下载docx

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项目案例｜Photoneo 3D 视觉 + Kawasaki：重型刹车盘高负载箱拣三岛联动产线机器人与机器视觉 · 项目案例

最后更新：2025-11-05 · 来源编译：Vision Systems Design / Automation Distribution / Photoneo 官方

TL;DR：

项目业主是意大利汽车零部件铸造厂 Fonderia di Torbole，集成商为 Tiesse Robot，核心目标是将车间里原本依赖人工搬运的重型刹车盘工序全自动化。:contentReference[oaicite:0]{index=0}
上游大料框中，铸铁/钢制刹车盘单件可达 15 kg，堆放凌乱、姿态随机，需要在此基础上实现稳定箱拣，并一路送到清洗、检测、激光打标和出料。:contentReference[oaicite:1]{index=1}
整线由三座机器人岛组成：RS080N 负责箱拣与翻面，两台 ZX165U 分别承担后续机加/平衡，以及清洗+检测+打标，每个循环节拍控制在45 秒以内。:contentReference[oaicite:2]{index=2}
视觉核心是 Photoneo 的 PhoXi 3D Scanner XL 和 Bin Picking Studio 组合，“看懂料框”并生成防碰撞轨迹；结果是高可靠抓取、更高产能以及更安全的工作环境。:contentReference[oaicite:3]{index=3}

① 项目背景：谁在做这条线？ ② 工艺难点：乱堆大料框里的 15 kg 刹车盘 ③ 总体方案：PhoXi 3D + Bin Picking Studio + Kawasaki 三岛联动 ④ 岛一：高负载箱拣单元的“看、算、抓” ⑤ 岛二 & 岛三：机加、平衡、清洗、打标一条龙 ⑥ 实际效果：节拍、质量与安全 ⑦ 对国内铸造/机加工企业的启示 ⑧ 可复制的技术与选型清单参考资料与原文链接

① 项目背景：谁在做这条线？

这条重型刹车盘自动化产线来自意大利铸造厂 Fonderia di Torbole。该厂是知名汽车零部件供应商，长期为多家整车厂提供刹车盘等产品。:contentReference[oaicite:4]{index=4}

随着订单上升和用工成本增加，企业希望将最辛苦、最危险的一段——从乱堆大料框抓取重型毛坯，一直到机加后清洗、检测和打标——改为全自动流程。于是他们找来了在意大利本地颇有经验的机器人集成商 Tiesse Robot，并选用 Photoneo 的 3D 视觉方案和 Kawasaki 机器人作为主力。:contentReference[oaicite:5]{index=5}

② 工艺难点：乱堆大料框里的 15 kg 刹车盘

根据 Vision Systems Design 和 Automation Distribution 对该项目的介绍，整条产线面对的“第一难关”，就是起点处的大料框：:contentReference[oaicite:6]{index=6}

刹车盘材质为铸铁/钢，单件重量可达 约 15 kg。
零件随意堆放在大料框里，姿态杂乱、深浅不一。
表面反光、偏暗，属于典型的“金属难拍场景”。
抓取过程中既要保护零件，也要避免擦碰料框和机器人本体。
产线要求的节拍为：每件少于 45 秒，否则后道工序会断料。:contentReference[oaicite:7]{index=7}

难点	人工方案	3D 视觉 + 机器人方案
乱堆、姿态随机	工人凭经验翻找、搬运，劳动强度大	3D 相机获取全局点云，软件筛选可抓取目标并给出姿态
反光、暗色金属表面	视觉检测难以稳定复用，人工目检为主	PhoXi 3D Scanner XL 使用结构光与抗反射算法获取稳定点云:contentReference[oaicite:8]{index=8}
碰撞风险	人工小心避让，依赖经验	Bin Picking Studio 规划防碰撞轨迹，避开料框边沿与堆叠区域:contentReference[oaicite:9]{index=9}
节拍 < 45 s	受工人状态影响大，难以长期稳定	机器人按固定节奏运行，3D 识别与轨迹规划在周期内完成:contentReference[oaicite:10]{index=10}

③ 总体方案：PhoXi 3D + Bin Picking Studio + Kawasaki 三岛联动

整套解决方案的核心，是 Photoneo 的 PhoXi 3D Scanner XL 与 Bin Picking Studio 软件栈，再配上 Kawasaki 多台机器人，组成三个互联的机器人岛，从大料框一直连到出料。:contentReference[oaicite:11]{index=11}

A. 视觉与软件：PhoXi 3D Scanner XL + Bin Picking Studio

PhoXi 3D Scanner XL：大视野工业 3D 相机，一次扫描覆盖整个料框，获得高分辨率点云，即便场景杂乱也能分辨出每一个刹车盘的轮廓与高度。:contentReference[oaicite:12]{index=12}
Bin Picking Studio：完整的箱拣软件平台，负责从 3D 点云中寻找“现在适合抓取”的零件，计算抓取位姿，并为机器人规划无碰撞轨迹。:contentReference[oaicite:13]{index=13}

B. 三座机器人岛：从毛坯到出料

岛 1：箱拣站 Kawasaki RS080N 搭载磁力夹具，在 3D 指导下完成抓取与翻面，把刹车盘放到辊道输送线。:contentReference[oaicite:14]{index=14}
岛 2：机加 + 平衡 一台高负载 Kawasaki ZX165U 负责上下料钻孔、平衡站，辅以 2D 视觉对准。:contentReference[oaicite:15]{index=15}
岛 3：清洗 + 检测 + 打标 + 出料 另一台 ZX165U 完成清洗、尺寸检测、激光打标以及向喷涂/后处理线出料。:contentReference[oaicite:16]{index=16}

这一结构在 Automation Distribution 的案例文章中有完整描述，并且与 Photoneo 官方及 Vision Systems Design 的报道互相印证。:contentReference[oaicite:17]{index=17}

④ 岛一：高负载箱拣单元的“看、算、抓”

箱拣单元可以说是整条产线中“最聪明”的部分，整个流程可以拆成三步：

1. 看——PhoXi 3D 扫描整个料框

PhoXi 3D Scanner XL 挂在料框上方，一次拍摄覆盖整框刹车盘。:contentReference[oaicite:18]{index=18}
结构光 3D 成像生成点云，保留每个盘的高度、边缘、孔位等几何信息，适应铸造车间的粉尘和振动环境。

2. 算——Bin Picking Studio 做识别 + 规划

软件先用模板匹配/深度学习等算法，找出单个可见刹车盘，并估算姿态。
再筛选“当前不被遮挡、夹具有空间接近”的目标，并生成若干候选抓取点。:contentReference[oaicite:19]{index=19}
最后做轨迹规划，保证机器人从当前位姿到抓取点，再到放置点的整个过程不碰料框、不碰其它刹车盘，也不自碰。:contentReference[oaicite:20]{index=20}

3. 抓——Kawasaki RS080N + 磁力夹具

机器人接收 Bin Picking Studio 输出的目标位姿，移动到抓取点并吸取刹车盘，如有需要会在空中翻面。:contentReference[oaicite:21]{index=21}
然后将其精准放置到辊道或工装上，为后续机加工留出统一姿态和位置。
整个流程（从抓取上一件到完成下一件放置）控制在45 秒之内，满足后段紧凑节拍。:contentReference[oaicite:22]{index=22}

4. 为什么不用“料框整层翻倒 + 分料”方案？

刹车盘较重，粗暴翻料风险高，容易碰伤零件和框体。
分层模式难以确保每次堆叠形态一致，反而增加调试难度。
3D 箱拣的方案在产能达标的前提下，给后续工位提供更稳定的单件流。:contentReference[oaicite:23]{index=23}

⑤ 岛二 & 岛三：机加、平衡、清洗、打标一条龙

根据 Automation Distribution 的案例描述，岛二、岛三的职责可以看作是“把被箱拣单元分离好的刹车盘，变成随时可喷涂的合格成品”。:contentReference[oaicite:24]{index=24}

岛二：机加工 + 动平衡

一台高负载 Kawasaki ZX165U 从辊道抓取刹车盘，放入多工位机床完成钻孔、精加工等工序。
部分工位配备 2D 视觉或传感器，对孔位、方向进行校验，防止装反或错装。:contentReference[oaicite:25]{index=25}
机加工完成后，机器人再将工件送入动平衡工位，保障高速旋转时的 NVH 指标。

岛三：清洗 + 尺寸检测 + 激光打标 + 出料

另一台 ZX165U 负责将机加工完的刹车盘送入清洗机，去除切削液与金属屑。:contentReference[oaicite:26]{index=26}
随后通过尺寸检测工位（量规/视觉），对关键尺寸做最终确认。
合格件进行激光打标（批次号、追溯码等），最后按节拍送往喷涂或下游装配线。

三座机器人岛通过辊道和控制系统串联在一起，实现从“毛坯进框”到“出厂前准备完成”的连续流——这是案例中强调的“从料框到喷涂线”的一体化自动化。:contentReference[oaicite:27]{index=27}

⑥ 实际效果：节拍、质量与安全

案例报道将项目效果概括为四点：高可靠、高产能、自动化程度高以及流程连续性好。我们可以简化为下表：:contentReference[oaicite:28]{index=28}

指标	项目表现	意义
抓取可靠性	在随机堆放条件下稳定识别并抓取刹车盘，不受姿态影响	减少人工干预，降低砸伤/误抓风险
产能与节拍	每件小于 45 s，满足整线节奏要求	不再因上料瓶颈“卡死”后续机加和平衡工位
过程自动化	箱拣 → 机加 → 平衡 → 清洗 → 检测 → 打标 → 出料，全流程机器人接力	显著降低人工参与度，标准化质量与节拍
安全与 ergonomics	将高频、高重量搬运从人工转为机器人执行	减少劳损和事故，让工人转向监控与维护岗位

⑦ 对国内铸造/机加工企业的启示

这条线的价值，并不只在“Photoneo + Kawasaki”这两个名字，更重要的是它提供了一套可直接借鉴的思路：

A. 先选“最痛”的一段：重载箱拣 + 上料

对于国内刹车盘、轮毂、齿轮等铸造厂，可以优先把“人工从料框中翻找重件”的工序列为自动化优先级最高的目标。
只要上游箱拣与上料稳定，后面机加工、平衡等工艺大多已经有成熟自动化方案。

B. 不要期望“一台相机搞定所有问题”

案例里，箱拣用的是 3D 视觉，而机加工/检测则结合 2D 视觉和传统量具，每个工位选最合适的“感知组合”，而不是“一统江湖”。:contentReference[oaicite:29]{index=29}
集成商可以把 3D 箱拣看作一个独立模块，与下游设备通过工艺节拍和接口对齐即可。

C. 先做“连通的三个岛”，再谈整厂无人化

这条产线的亮点在于三座机器人岛通过输送与控制系统打通，实现从毛坯到出料的连续流，而不是单个孤立单元。:contentReference[oaicite:30]{index=30}
对国内工厂而言，可以先在某一条典型产品线上搭建类似“三岛联动”，验证 ROI 和稳定性，再逐步扩展到更多产线。

⑧ 可复制的技术与选型清单（给集成商参考）

如果要在国内做一条类似的“重型刹车盘箱拣 + 机加”示范线，可以参考下面这种搭配思路：

子系统	建议配置	说明
箱拣 3D 视觉	类似 PhoXi 3D Scanner XL 规格的大视野 3D 相机 + 箱拣软件平台（如 Bin Picking Studio 类）	满足料框尺寸和景深需求，支持防碰撞轨迹规划和多种夹具模型。:contentReference[oaicite:31]{index=31}
箱拣机器人	80 kg 级别负载 6 轴机器人（如 Kawasaki RS080N 同等级别）+ 磁力/机械组合夹具	考虑刹车盘重量、抓取偏心及安全系数，夹具要支撑翻面动作。:contentReference[oaicite:32]{index=32}
机加/平衡机器人	150–200 kg 级别负载机器人（如 ZX165U 档次），配合机床接口与安全联锁	应对夹具/工装重量与多工位上下料，留足冗余。:contentReference[oaicite:33]{index=33}
清洗/检测/打标	清洗机、量规/2D 视觉检测工位、激光打标机 + 机器人工装板	关注防水防雾、防护等级与激光安全区域划分。
输送与节拍	辊道/链条输送线 + 旋转台 / 缓冲工位	通过缓存区吸收节拍波动，保证三座机器人岛协同。
控制与安全	PLC / 安全 PLC + 安全光栅/安全门 + 能量隔离	对标 EN ISO 10218 / ISO 13849 等安全标准，配合现场风险评估。

参考资料

Vision Systems Design｜Photoneo 3D Vision Powers High-Speed Bin Picking of Heavy Brake Discs for Leading Italian Foundry，2025-08-06 —— 概述项目背景、挑战和解决方案，给出 15 kg 重量、< 45 s 节拍等核心数据，并引导读者访问 Photoneo 原文。
Automation Distribution｜Photoneo 3D Vision Transforms Brake Disc Production at Italian Foundry，2025-08-28 —— 详细描述“三座机器人岛”结构、PhoXi 3D Scanner XL 与 Bin Picking Studio 角色，以及项目成果，是本文的主要技术信息来源。
Photoneo 官方网站｜新闻与案例板块 —— 收录 “Photoneo 3D Vision Powers High-Speed Bin Picking of Heavy Brake Discs for Leading Italian Foundry” 案例链接，以及 PhoXi 3D Scanner / Bin Picking Studio 等产品信息。
Tiesse Robot 官方项目页面：Fonderia di Torbole – Robot Kawasaki for handling brake discs —— 介绍该项目“一套系统、三座岛、一个连续流程”的整体设计（页面存在访问限制，可通过公开镜像/二级媒体获取图片）。
A3（Association for Advancing Automation）｜Industrial Vision Case Studies —— 将 Photoneo 重型刹车盘箱拣列入工业视觉案例库，适合作为“更多类似项目”的检索入口。

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