前沿 | 人工智能工业机器人如何在物流行业实现高效抓取？

导语 伴随着生产与物流的高度融合，二者之间的界限越来越模糊，客户对于物流方面的需求也越来越个性化、多样化，对于自动化物流设备的高效、柔性等提出了更高要求。

        数据显示，2017年物流仓储行业机器人需求量8140台，同比增长61.03%；机器人厂商纷纷开始布局物流仓储领域，预计未来3年复合增速在30%以上，到2020年机器人需求量超2.2万台。

        调研发现，机器人在物流市场的定位为机器人分拣、拆垛、码垛。机器人在物流市场的应用主要集中在智能仓储环节，具体场景包括入库环节的码垛、拣选环节的拆垛和抓取、出库分拣环节的上料。

        觉察到此需求，库柏特在2018年6月15日推出了自主研发的机器人高速柔性抓取解决方案CGrasp，基于AI+机器人实现复杂环境机器人在物流行业快速高效抓取。

        在过去一年中，库柏特CGrasp已经在国内数个项目中落地，尤其在物流、医药、食品、3C、零售行业测试超过10000种商品。

        其中，在湖北某大型物流智能仓库项目中，CGrasp的作业拣选准确率在99.9%以上，未来效率可达900件/h，高准确率减少了在打包扫描复核的环节大量的时间。

        CGrasp集“聪明的大脑、高速超清的眼睛、灵巧的手爪、柔性适配的手臂”于一身。在面对分拣作业占比70%-80%的物流项目时，可彻底解决人力高投入与效率不成正比的局面。并且，它可以在工厂车间与人类并肩工作，在提升生产效率的同时支持生产向大范围定制化转型。

        总体来看，在机器人分拣、柴垛、码垛应用中，CGrasp具备自适应机器视觉实现精确定位；可进行物品体积重量测量；智能夹具深框抓取稳定性高，适应多种产品种类；深度学习快速生成抓取模型，自动规划路径对无序商品准确抓取，混合码垛核心算法容器最大化利用等优势。

        CGrasp的超强鲁棒性，针对深框抓取、反光物品等极限工况做了深度优化，可以轻松应对各种环境。移动式抓取系统让用户可随时根据业务需求增减数量。

        从调试到投入使用，CGrasp只需很短的时间周期即可完成。简洁明了的界面，3分钟内可以完成一个新品的验证，而传统工业机器人需要至少一周时间来编程导入。CGrasp只需要1天就可以开启一个新项目，而传统工业机器人通常需要半年以上。快速的投产周期，有助于制造商无缝对接市场需求的变化，提升产品竞争力。

        同时，CGrasp可7*24小时稳定工作，免维护，不仅省去了大量的人力调试成本，还能解放在劳动力后，作业人员可以去从事需要发挥思考能力、更具附加值的工作。