人工智能与深度学习
系统的核心，实现智能识别与决策。
- 013D视觉实现精确的角件定位（公差≤0.4mm）。
- 022D视觉实现精准的扭锁类型识别（准确率≥99.7%）。
- 03基于数百万样本训练的深度学习模型，具备高适应性。
03 / 技术档案
关键技术
边缘计算与AI深度学习
系统能力构成
核心技术栈
机器人与自动化
高精度机械臂与抓具，实现自动化的物理操作。
- 01六轴机械臂，实现灵活移动与精确定位。
- 02自适应抓具（V2.5），覆盖超过95%的扭锁类型。
- 03扭锁存储的自动化库存管理。
边缘与云计算
一种混合架构，平衡了实时性能与强大的数据处理能力。
- 01边缘计算处理车牌识别、视觉处理等低延迟任务。
- 02云平台进行数据聚合、模型训练和远程监控。
- 03边缘与云端之间无缝数据同步。
关键性能指标
99.9%
作业成功率
<30s
平均作业节拍
7*24
连续运行能力
100%
作业安全
工程价值
技术优势
- 01全流程自动化，降低人工作业强度与安全风险。
- 02高效率与高精度，显著提升码头作业能力。
- 03模块化设计与灵活布局，适应不同码头环境。
- 04具备自学习与优化能力的智能系统。
- 05强大的全天候作业能力，7x24小时可用。