解决方案 Solutions
视觉引导拆码垛
采用深度学习、智能路径规划、3D视觉等前沿AI技术,梅卡曼德推出了易用且性价比高的视觉引导拆码垛解决方案。此方案已在药厂、钢铁厂等领域有众多实际落地案例。
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工件上料
采用深度学习、智能路径规划、3D视觉等前沿AI技术,梅卡曼德推出了易用且性价比高的视觉引导工件上料解决方案。此方案已在汽车、钢铁、机械等领域有众多实际落地案例。
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工件上料 工件上料 工件上料
货品拣选
采用深度学习、智能路径规划、3D视觉等前沿AI技术,梅卡曼德推出了易用且性价比高的视觉引导货品拣选解决方案。此方案已在快递、电商仓库、医院等领域有众多实际落地案例。
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货品拣选 货品拣选 货品拣选
快递包裹供包
采用深度学习、智能路径规划、3D视觉等前沿AI技术,梅卡曼德推出了易用且性价比高的快递包裹供包解决方案。
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快递包裹供包 快递包裹供包 快递包裹供包
装配/定位/涂胶
采用深度学习、智能路径规划、3D视觉等前沿AI技术,梅卡曼德推出了易用且性价比高的视觉引导装配/定位/涂胶解决方案。此方案已在汽车、家电等领域有众多实际落地案例。
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装配/定位/涂胶 装配/定位/涂胶 装配/定位/涂胶






  • 算法强大

    可识别不同物体,处理多种复杂情况;速度快,效率高。

  • 超高性价比

    凭借突破性的人工智能技术,价格可低至国外典型方案的1/2至1/3。

  • 智能运动控制

    轨迹规划算法,无需担心碰撞或奇异点等问题。

  • 典型案例 APPLICATIONS
    视觉引导滚筒洗衣机配重块装配 | 某大型家电厂
    视觉引导滚筒洗衣机配重块装配 | 某大型家电厂
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    搭载梅卡曼德3D视觉系统的机器人可以抓取多种尺寸、紧密堆叠的暗色配重块。

    视觉引导滚筒洗衣机配重块装配 | 某大型家电厂

    视觉引导滚筒洗衣机配重块装配 | 某大型家电厂

    视觉引导滚筒洗衣机配重块装配


    客户需求

    配重块是滚筒洗衣机关键的零部件,配重块可让机身加大惯性,减少抖动幅度,帮助洗衣机在运作时保持稳定。家电制造厂商对配重块搬运的需求非常大。配重块种类繁多,重量大,传统的人工装配常会出现装配错误等现象,效率低,成本高。

    客户希望机器人能够抓取多种尺寸、紧密堆叠的配重块。但由于配重块紧密堆叠在狭小空间中,且大部分为暗色,传统的机器人自动化方案不具备奇异点检测功能,对暗色配重块不能很好识别,无法准确抓取配重块。


    梅卡曼德AI+3D+工业机器人解决方案

    1.采用高精度、抗反光的Mech-Eye Pro L智能相机,可快速识别表面结构复杂且随意堆叠的暗色配重块。Pro?L相机的视野大,支持从大料框或从托盘上抓取物体。工业级3D相机,防护等级高,可应对粉尘、震动等恶劣环境。已通过超4000小时的连续运行测试,稳定可靠。

    2.在布局上采用将3D相机固定于机械臂上的方案(Eye in Hand),3D扫描速度快,在替客户节约成本的前提下,不影响机器人工作节拍。

    3.内置深度学习等先进AI技术,机器人可识别在托盘上随意堆叠的配重块,将其逐一抓取,准确率高。

    4.智能路径规划算法,机器人可按照指定路径进行抓取,避免碰撞、奇异点等问题。

    5.无代码、可视化的Mech-Viz智能编程环境软件,部署迅速,操作简单,可支持用户选择各种主流品牌机器人。


    Mech-Eye智能相机

    视觉引导滚筒洗衣机配重块装配 | 某大型家电厂

    Mech-Eye Pro L智能相机适用于视野、精度要求均较高的大料框上料、大工件涂胶、装配等场景。可应对尺寸不一、结构复杂的工件,稳定性佳。已通过CE, FCC及VCCI认证。

    Mech-Eye可对复杂结构的物体产生完整、精细、准确的点云数据。

    视觉引导滚筒洗衣机配重块装配 | 某大型家电厂


    视觉引导金属轴上下料 | 某大型钢铁厂
    视觉引导金属轴上下料 | 某大型钢铁厂
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    搭载梅卡曼德3D视觉系统的机器人可以逐一抓取料框内尺寸多样,结构复杂的曲轴。

    视觉引导金属轴上下料 | 某大型钢铁厂

    视觉引导金属轴上下料 | 某大型钢铁厂

    视觉引导金属曲轴上下料

    客户需求

    金属轴重量大,传统的金属轴上下料靠多个工人完成,搬运效率低下,且安全隐患高。

    客户希望机器人从料框中逐一抓取紧密堆叠摆放的金属轴,置于节距传送带上,送入机床进行加工,并对加工后的金属轴进行码垛。但由于金属轴结构复杂,表面有一定程度反光,且来料堆叠严重,传统的机器人自动化解决方案稳定性差,无法满足用户需求。


    梅卡曼德AI+3D+工业机器人解决方案

    1.采用高精度、抗反光的Mech-Eye Pro L智能相机,对于表面一定程度反光、暗色的金属轴有很好的识别效果。工业级3D相机,防护等级高,可应对粉尘、严重震动等恶劣环境。已通过超4000小时连续运行测试,稳定可靠。

    2.在布局上采用将3D相机固定于工件上方的方案(Eye to Hand),可让机器人获得足够大的视野范围,以适应不同尺寸、不同位姿的金属轴。

    3.内置深度学习等先进视觉算法技术,可快速、稳定识别堆叠且一定程度反光的各种金属轴。

    4.内置智能抓取算法等先进AI技术,引导机器人自主选择易于抓取的位置,避免碰撞,稳定性佳。

    5.无代码、无编程、可视化的Mech-Viz智能环境编程软件,用户可选择各种主流品牌机器人。


    Mech-Eye智能相机

    视觉引导金属轴上下料 | 某大型钢铁厂

    视觉引导金属轴上下料 | 某大型钢铁厂

    Mech-Eye Pro L智能相机适用于视野、精度要求均较高的工件上下料等场景。可应对一定程度反光且尺寸不一、结构复杂的工件,稳定性佳。已通过CE, FCC及VCCI认证。

    Mech-Eye可产生的完整、清晰的点云数据。

    视觉引导金属轴上下料 | 某大型钢铁厂


    视觉引导曲轴上料 | 某大型汽车配件厂
    视觉引导曲轴上料 | 某大型汽车配件厂
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    搭载梅卡曼德3D视觉系统的机器人可以逐一抓取料框内结构复杂且表面有一定程度反光的曲轴。

    视觉引导曲轴上料 | 某大型汽车配件厂

    视觉引导曲轴上料 | 某大型汽车配件厂

    视觉引导曲轴上料


    客户需求

    曲轴是汽车发动机的中心零件。因所适配车型不同,曲轴的形状、大小不一。曲轴整体偏重,重量在几十公斤至上百公斤不等。传统的曲轴上料靠人力配合简单辅助设备完成,搬运效率低下。且由于曲轴重量大,多次重复劳作,常对操作员的健康造成严重影响。

    客户希望机器人可以逐一抓取堆叠在料框内的曲轴,放置于传送带上。但由于曲轴结构复杂,表面有一定程度反光,且来料堆叠严重,传统的机器人自动化解决方案稳定性差,无法满足用户需求。


    梅卡曼德AI+3D+工业机器人解决方案

    1.采用高精度、抗反光的Mech-Eye Pro M智能相机,可快速识别表面结构复杂且一定程度反光的连杆,连杆可在料框中随意堆叠或紧密贴合摆放。工业级3D相机,防护等级高,可应对粉尘、震动等恶劣环境。已通过超4000小时的连续运行测试,稳定可靠。

    2.在布局上采用将3D相机固定于机械臂上的方案(Eye in Hand),3D扫描速度快,在替客户节约成本的前提下,不影响机器人工作节拍。

    3.内置深度学习等先进AI技术,机器人可识别在料框中随意堆叠且紧密贴合的连杆,将其逐一抓取,准确率高。

    视觉引导曲轴上料 | 某大型汽车配件厂

    4.智能路径规划算法,可引导机器人在深箱中稳定抓取,避免碰撞。

    5.无代码、可视化的Mech-Viz智能编程环境软件,部署迅速,操作简单,可支持用户选择的各种主流品牌机器人。

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    Mech-Eye智能相机

    视觉引导曲轴上料 | 某大型汽车配件厂


    Mech-Eye Pro M智能相机,可应对结构复杂、表面一定程度反光或黑色的工件。 适用于上料、装配、定位等常见场景。已通过CE, FCC及VCC认证。

    视觉引导曲轴上料 | 某大型汽车配件厂


    视觉引导连杆抓取 | 某大型汽车配件厂
    视觉引导连杆抓取 | 某大型汽车配件厂
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    搭载梅卡曼德3D视觉系统的机器人可快速识别一定程度反光的工件,进行深箱作业。

    视觉引导连杆抓取 | 某大型汽车配件厂

    视觉引导连杆抓取 | 某大型汽车配件厂

    视觉引导连杆抓取


    客户需求

    连杆是汽油发动机和柴油发动机上极为关键的零部件,品种繁多,数量需求巨大。连杆出库前要经过称重、去重、检验、清洗、去毛刺等数十道工序,因此汽车零配件厂商对于连杆上料的需求非常大。传统的连杆上料由人工完成,费时费力,效率低下,成本高昂。

    ?客户希望机器人能够抓取在深箱中紧密排列放置的连杆,并逐一进行上料。但由于工件结构复杂且表面有一定程度反光等原因,传统的机器人自动化方案无法识别位姿不固定的连杆,稳定性差,无法满足用户需求。


    梅卡曼德AI+3D+工业机器人解决方案


    1.采用高精度、抗反光的Mech-Eye Pro M智能相机,可快速识别表面结构复杂且一定程度反光的连杆,连杆可在料框中随意堆叠或紧密贴合摆放。工业级3D相机,防护等级高,可应对粉尘、震动等恶劣环境。已通过超4000小时的连续运行测试,稳定可靠。

    2.在布局上采用将3D相机固定于机械臂上的方案(Eye in Hand),3D扫描速度快,在替客户节约成本的前提下,不影响机器人工作节拍。

    3.内置深度学习等先进AI技术,机器人可识别在料框中随意堆叠且紧密贴合的连杆,将其逐一抓取,准确率高。

    4.智能路径规划算法,可引导机器人在深箱中稳定抓取,避免碰撞。

    5.无代码、可视化的Mech-Viz智能编程环境软件,部署迅速,操作简单,可支持用户选择的各种主流品牌机器人。

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    Mech-Eye智能相机

    视觉引导连杆抓取 | 某大型汽车配件厂


    Mech-Eye Pro M智能相机,可应对结构复杂、表面一定程度反光或黑色的工件。 适用于上料、装配、定位等常见场景。已通过CE, FCC及VCC认证。

    视觉引导连杆抓取 | 某大型汽车配件厂


    视觉引导钢筋贴标 | 某大型钢厂
    视觉引导钢筋贴标 | 某大型钢厂
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    搭载梅卡曼德3D视觉系统的机器人可以快速、稳定、精准打标,高效完成贴标作业,提高生产效率。

    视觉引导钢筋贴标 | 某大型钢厂

    钢筋贴标 | 某大型钢厂

    视觉引导工件贴标


    1.项目需求及难点

    传统的人工打标需要在高粉尘、高噪音的环境下工作,会给就业人员带来一定的身体伤害。且因人工打标强度大,重复性强,常常会出现打标错误现象发生。传统的解决方案识别不出复杂随意堆叠且结构复杂的钢筋,无法进行精准打标。客户希望机器人可以快速、稳定、精准打标,提高企业生产效率。


    2.梅卡曼德的解决方案

    车轮装配|某大型汽车主机厂

    钢筋贴标 | 某大型钢厂

    搭载高精度、抗反光的Mech-Eye Pro S智能相机的机器人,可快速识别一定程度反光的工件,智能路径规划算法技术,可以快速、准确定位打标位置,完成贴标作业。

    钢筋贴标 | 某大型钢厂

    Mech-Vision视觉算法软件及Mech-Viz智能编程环境功能强大,内置碰撞检测、轨迹规划、逻辑检查等多种先进算法。可帮助机器人找到合适运动路径,避免碰撞。效率高,稳定可靠。

    完全无代码的编程界面,简单易用,客户可独立完成多个典型应用的部署。


    3.项目特点

    适应物体种类支持数十种不同尺寸、不同种类的金属件

    灵活性

    1. 无惧表面具有一定程度反光、暗色(包括纯黑色)等复杂情况的工件

    2. 自动寻找标识产品位置,灵活调整姿态完成焊标作业。

    可适配机器人品牌

    国际品牌:ABB、KUKA、Yaskawa、UR、NACHI、FANUC、Kawasaki 等

    国内品牌:珞石、配天、图灵、大族、遨博、达明(台湾)等


    视觉引导控制器壳体上料 | 某大型汽车零配件厂
    视觉引导控制器壳体上料 | 某大型汽车零配件厂
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    搭载梅卡曼德3D视觉系统的机器人可识别在料框中随意摆放的纯黑色工件,逐一抓取进行上料。

    视觉引导控制器壳体上料 | 某大型汽车零配件厂

    纯黑色工件上料 | 某大型汽车零配件厂

    视觉引导黑色工件上料

    ?客户需求

    汽车行业中存在大量的零配件上料需求。因功能不同,汽车零配件的结构、材质多样,部分零配件存在黑色或一定程度的反光等现象。

    在本案例中,客户对黑色控制器壳体上料有核心需求。传统的黑色控制器壳体上料由人工完成,但由于工作重复枯燥,人员招聘难度较大。

    客户希望机器人能够抓取紧密堆叠在料框中的黑色控制器壳体,并逐一置于传送带上。但由于工件紧密贴合、且表面为黑色等原因,传统的机器人自动化方案在稳定性等方面无法满足用户需求。

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    梅卡曼德AI+3D+工业机器人解决方案

    1.采用高精度、抗反光的Mech-Eye Pro M智能相机,对于紧密堆叠、表面黑色的工件,可产出高质量的3D数据。工业级3D相机,防护等级高,可应对震动等现场恶劣环境。已通过超4000小时连续运行测试,稳定可靠。

    2.在布局上采用将3D相机固定于工件料框上方的方案(Eye to Hand),3D扫描和识别时间不影响机器人运行整体节拍。

    3.内置深度学习等先进视觉算法,机器人可识别在黑色料框工紧密贴合的工件,将其逐一抓取,识别率与抓取率均满足客户需求。

    4.智能路径规划算法,引导机器人在深箱中对黑色控制器壳体进行抓取,稳定性好。

    5.开放的机器人控制软件Mech-Viz,支持客户选择的各种主流品牌机器人。

    纯黑色工件上料 | 某大型汽车零配件厂

    纯黑色工件


    Mech-Eye智能相机

    视觉引导控制器壳体上料 | 某大型汽车零配件厂


    Mech-Eye Pro M智能相机,可应对不同尺寸、不同结构的多种工件,适用于上料、装配、定位等场景。已通过CE, FCC及VCCI认证。

    视觉引导控制器壳体上料 | 某大型汽车零配件厂


    视觉引导焊点检测 | 某大型空调厂
    视觉引导焊点检测 | 某大型空调厂
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    搭载梅卡曼德3D视觉系统的机器人可以对其工件中5个焊点进行精准检测,提高生产效率与生产质量。

    视觉引导焊点检测 | 某大型空调厂

    焊点检测-某大型空调厂

    视觉引导焊点检测


    客户需求

    制冷剂泄露检测(亦称“检漏”)是所有空调出厂前必须完成的工序。通过对散热板的焊点进行检测来确认制冷剂是否泄露,是各大型空调厂常用的方法之一。

    传统的空调厂中,一般由人工完成检漏任务。人工检漏需要借助测量仪器,操作较为复杂,工人往往对标准作业程式(SOP)执行不到位,导致检测疏忽,漏检率高。且因焊点特征不明显,人工检漏效率较低。

    ?客户希望机器人能够识别传铜管上数个位置不一的焊点,将检漏仪枪口对准焊点位置进行制冷剂泄露检测。由于对应区域管路走向复杂、焊点位置随机且焊点特征不明显,且工件种类多,传统的机器人解决方案很难帮助客户解决问题。

    没有尝试过用视觉来做,直接用示教的方式来做,焊点每次来的时候,位置会有上下左右2-3cm的偏差,机器人肯定不能固定路线去做。

    焊点检测 | 某大型空调厂


    梅卡曼德AI+3D+工业机器人解决方案

    1.Mech-Eye Pro M高精度、抗反光智能相机,对结构复杂的铜管及特征不明显的焊点处,可输出高质量3D数据。工业级3D相机,防护等级高,可应对现场震动、粉尘等问题。通过4000小时连续运行测试,稳定可靠。

    2.采用将3D相机固定于工件前方的方案(Eye to hand),3D扫描及识别不影响整体节拍。

    3.内置深度学习等先进视觉算法,可快速识别并定位具有一定程度反光、位置随机的焊点,引导机器人完成检漏。支持多种不同种类的工件。

    4.内置智能路径规划等先进算法,帮助机器人规划最优路径进行检漏,节约整体节拍,避免碰撞。

    5.开放的机器人控制软件Mech-Viz,支持用户选择的各种主流品牌机器人。

    6.提供与客户系统的通信对接,方便员工操作及数据收集整理。


    Mech-Eye智能相机

    座椅靠背涂胶|某大型家具厂

    焊点检测 | 某大型空调厂

    Mech-Eye Pro M智能相机适用于工件上料、检测、定位等对精度要求高的场景。可应对一定程度反光且尺寸不一、结构复杂的工件。已通过CE, FCC及VCCI认证。

    焊点检测 | 某大型空调厂


    视觉引导刹车盘上料 | 某大型机床厂
    视觉引导刹车盘上料 | 某大型机床厂
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    搭载梅卡曼德3D视觉系统的机器人可从托盘上逐一抓取紧密贴合的工件,并置于指定位置。

    视觉引导刹车盘上料 | 某大型机床厂

    工件上料-某大型机床厂

    视觉引导刹车盘上料


    客户需求

    刹车盘是汽车零配件厂非常常见的工件之一。刹车盘往往需要经过多道加工工序后才能出厂。传统的刹车盘上料一般由人工完成,但由于刹车盘重量大,且加工现场存在粉尘、噪声等现象,工人招聘难度大,导致生产效率非常低下。

    为提升生产效率,保证生产稳定性,客户希望机器人能够识别并抓取随意堆叠的不同刹车盘,并将其置于机床中进行上料加工。


    梅卡曼德解决方案

    1.布局上采用一台机器人配合多台3D相机的布局,为用户节约空间和成本。

    2.集成梅卡曼德3D视觉系统,让机器人可识别堆叠且尺寸不同的刹车盘,将其逐一抓取并放置于机床中进行加工。


    技术优势

    1.采用深度学习等AI算法,支持尺寸不一的不同堆叠工件,可应对一定程度反光、暗色、结构复杂等情况。

    2.内置智能轨迹规划算法,帮助对抓取路径进行优化,避免机器人在实际运行过程中产生碰撞,稳定性佳。

    3.高防护等级的3D相机,可应对粉尘、震动等现场情况。


    Mech-Eye智能相机

    视觉引导刹车盘上料 | 某大型机床厂

    视觉引导刹车盘上料 | 某大型机床厂

    该项目使用高精度、抗反光Mech-Eye Pro L智能相机,对于结构复杂、表面暗色的物体有很好的识别效果,适用于各种大料框的工件上料。

    视觉引导刹车盘上料 | 某大型机床厂


    视觉引导工件上料 | 某大型汽车零配件厂
    视觉引导工件上料 | 某大型汽车零配件厂
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    搭载梅卡曼德3D视觉系统的机器人可识别紧密摆放的工件,并置于指定位置。

    视觉引导工件上料 | 某大型汽车零配件厂

    工件上料|某大型汽车零配件厂

    视觉引导工件上料


    1.项目需求及难点

    变速箱壳体结构复杂且具有一定程度反光,传统视觉方案识别效果欠佳。客户希望机器人识别紧密摆放的工件,并置于指定位置。


    2.梅卡曼德的解决方案

    工件上料|某大型汽车零配件厂


    搭载高精度、抗反光Mech-Eye Pro S智能相机的机器人,可识别表面凹凸不平、结构复杂的多种工件。可应对物体表面反光、暗色等问题。

    Mech-Vision视觉算法软件及Mech-Viz智能编程环境功能强大,先进的智能轨迹规划算法,可帮助机器人找到合适运动路径,避免碰撞。效率高,稳定可靠。

    Mech-Eye的图像采集、处理时间快。采用将相机装配于机械臂上的方案,既可满足客户对节拍的要求,亦可为客户节省成本。


    3.项目特点


    可识别物体种类
    支持数十种不同尺寸、不同种类的金属件
    灵活性

    ·无惧表面具有一定程度反光、暗色(包括纯黑色)等复杂情况的工件

    ·适应新物体速度快,保证生产效率

    可适配机器人品牌

    国际品牌:ABB、KUKA、Yaskawa、UR、NACHI、FANUC

    Kawasaki等

    国内品牌:珞石、配天、图灵、大族、遨博、达明(台湾)等?


    典型案例
    点云效果展示 Point Cloud
    • 一定程度反光、暗色的工件
      <p>较强反光、暗色的工件</p>
    • 具有精细纹理结构的文具用品
      <p>具有精细纹理结构的文具用品</p>
    • 随意摆放的线束
      <p>随意摆放的线束</p>
    • 本图颜色根据高度渲染
      <p>本图颜色根据高度渲染?</p>
    • 带有图案、胶带且紧密贴合的纸箱
      <p>带有图案、胶带且紧密贴合的纸箱</p>
    • 带有图案且紧密贴合的麻袋货品
      <p>带有图案且紧密贴合的麻袋货品</p>
    • 随意堆叠的货品
      <p>随意堆叠的货品</p>
    • 随意堆叠的快递包裹(包括各种纸箱、软包、信封等)
      <p>随意堆叠的快递包裹(包括各种纸箱、软包、信封等)</p>
    • 散乱放置的金属件
      <p>散乱放置的金属件</p>
    • 散乱放置的金属件
      <p>散乱放置的金属件</p>
    • 散乱放置的金属件
      <p>散乱放置的金属件</p>
    • 散乱放置的金属件
      <p>散乱放置的金属件</p>
    媒体消息 NEWS 全部新闻
    双方将建立长期互信的合作伙伴关系,持续深化未来合作,并从产业合作、业务创新等方面着手,合力推进战略实施的落地,赋能制造业智能化升级。
    2020 - 09 - 16
    本届工博会梅卡曼德展台将扩大至超过200平米,并携手10家行业领先的合作伙伴,为观众带来更加贴近实际应用的AI+机器人解决方案展示。届时,更将有激光3D相机、微米级精度相机、效率高达3s/件的播种方案等多款重量级新产品首次亮相!
    2020 - 09 - 01
    电装机器人线上展出的视觉引导工件上料单元,通过一台PC即可实现整个包括机器人和视觉在内的整个单元的综合控制。
    2020 - 07 - 17
    可安装在多种不同机械臂上,灵活度高,适合于拧螺丝、零件分拣等空间狭小且精度要求高的场景。
    2020 - 06 - 18
    团队介绍 TEAM
    梅卡曼德由清华海归团队创办,研发人员均毕业于清华、慕尼黑工大、CMU、北航、哈工大、北大等国内外顶级院校,且拥有多年行业经验,技术实力雄厚
    邵天兰

    邵天兰

    创始人、CEO
    清华大学软件学院本科,慕尼黑工业大学机器人方向硕士(最高等级成绩毕业,论文满分);曾在德国知名机器人企业工作,参与了先进协作机器人的研发;入选《财富》2020年中国40位40岁以下的商界精英;入选2019年福布斯中国30 Under 30榜单
    付翱

    付翱

    联合创始人、业务VP
    清华大学精仪系本科、硕士,优秀毕业生;创业前在某知名机器人外企工作多年,精通机电一体化技术
    丁有爽 博士

    丁有爽 博士

    联合创始人、研发管理VP
    清华大学电机系博士 ,CMU联合培养;精通机器人控制算法,发表过十余篇EI论文,获多项发明专利
    徐婷婷

    徐婷婷

    商务与市场VP
    本科毕业于北京大学光华管理学院,同时获北京大学心理与认知科学学院双学士学位;2018年“创青春—中关村U30”青年创新创业大赛年度30强;曾在知名互联网巨头公司独立负责多个重点商务项目的拓展与推进,具有丰富的商务经验
    张建伟 教授
    德国科学院(汉堡)院士,国家千人计划特聘专家;德国汉堡大学计算机系终身正教授,多模态技术系统研究所主任,清华大学计算机系讲席教授;从事及领导工业4.0中的感知学习和规划、多传感信息处理与融合、智能机器人技术、多模式人机交互的研究与开发;发表三百余篇论文及专著,并多次获得国际会议最佳论文奖。拥有四十余项机器人和人工智能方面发明专利。任数个国际重要机器人及人工智能会议的主席,多份国际专业杂志编辑
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