隨著人工智能技術的不斷完善，Ai的迅速發展已經大大超出我們的想象。尤其是在5G時代全面到來的今天，人工智能對各行各業的滲透也成為引發行業變革的主導力量，而遠高于零售、金融、建筑等其他產業的工業產業無疑成為人工智能時代的最大受益體。

雖說人工智能賦予工業技術以更廣闊的發展空間，但現實依然面臨諸多問題。例如，國內鑄造后清理領域在打磨技術上越來越成熟，應用范圍也越來越廣泛，但絕大多數自動化供應商依然在價格上內卷，自主研發創新乏力，沒有及時跟進AI技術的快速發展。

相比之下，大連譽洋工業智能并沒有陷入行業無休止的價格戰中，譽洋憑借其二十余年的工業制造領域經驗和技術積累，堅持自主研發創新，在鑄造后清理領域實際生產過程中率先實現動臂板自動化打磨項目AI的應用。譽洋在該項目中，通過數理模型搭建AI自主學習系統，實現鑄件打磨3D掃描自動編程，為鑄造后清理領域工程機械類鑄件種類多、型號多、外形尺寸偏差大等相關問題提出了新的解決思路。

那么，譽洋是如何實現的呢？

AI自動識別工件大小
動臂板每種型號尺寸差異大，尤其是長度相差較大，經過熱切割后每種型號的工件又會產生極大的形變量，而且大小工件所使用的定位機構和緊固機構都不相同。

因此在上料過程中，3D視覺系統經過掃描，識別出工件的具體型號，AI數理模型經過自主學習和計算，會調用出匹配的工裝機構來完成對該工件的定位和緊固。

3D掃描避免人工編程

在工件尺寸檢測環節中，實際工件形狀位置與理論尺寸存在很大的差距，這是影響打磨質量比較重要的問題之一。傳統自動清理方式需要根據不同型號產品以及同一種型號產品不同形變量進行不斷的停機編程調整，這是一個巨大的工作量，近乎不可能完成，所以傳統的自動化打磨方式根本無法實現動臂板的連續生產。

3D掃描自動打磨技術突破傳統視覺技術，通過3D激光進行掃描每個輪廓包含3200個數據點，可快速準確的將被掃描對象生產點云數據。并將數據轉變成機器人坐標，從而轉變成打磨軌跡即自動生產打磨程序。

譽洋AI專家認為，“具體到自動打磨技術的迭代，就需要對海量的原始數據給予實時采集、流轉、計算，通過AI自主學習系統賦能，3D掃描數據越多，打磨軌跡就會更加精確。”

譽洋通過此次動臂板打磨技術的成功應用，攻克了鑄造后清理領域工程機械類鑄件種類多、型號多、外形尺寸偏差大等實際生產中遇到的諸多難題，填補了鑄后清理細分領域數理模型搭建AI自主學習系統，實現鑄件打磨3D掃描全自動編程的技術的空白。

值得強調的是，譽洋在進行AI技術創新升級的同時，又兼顧市場本土化和個性化訴求 。“目前，我們研發的打磨機器人、打磨設備已經在行業內已經率先實現了標準化和模塊化，未來將快速實現數據化。”譽洋技術負責人介紹。