随着人工智能技术的不断完善，Ai的迅速发展已经大大超出我们的想象。尤其是在5G时代全面到来的今天，人工智能对各行各业的渗透也成为引发行业变革的主导力量，而远高于零售、金融、建筑等其他产业的工业产业无疑成为人工智能时代的最大受益体。
虽说人工智能赋予工业技术以更广阔的发展空间，但现实依然面临诸多问题。例如，国内铸造后清理领域在打磨技术上越来越成熟，应用范围也越来越广泛，但绝大多数自动化供应商依然在价格上内卷，自主研发创新乏力，没有及时跟进AI技术的快速发展。
相比之下，大连德信工业智能并没有陷入行业无休止的价格战中，德信凭借其二十余年的工业制造领域经验和技术积累，坚持自主研发创新，在铸造后清理领域实际生产过程中率先实现动臂板自动化打磨项目AI的应用。德信在该项目中，通过数理模型搭建AI自主学习系统，实现铸件打磨3D扫描自动编程，为铸造后清理领域工程机械类铸件种类多、型号多、外形尺寸偏差大等相关问题提出了新的解决思路。
那么，德信是如何实现的呢？
AI自动识别工件大小
动臂板每种型号尺寸差异大，尤其是长度相差较大，经过热切割后每种型号的工件又会产生极大的形变量，而且大小工件所使用的定位机构和紧固机构都不相同。
因此在上料过程中，3D视觉系统经过扫描，识别出工件的具体型号，AI数理模型经过自主学习和计算，会调用出匹配的工装机构来完成对该工件的定位和紧固。
3D扫描避免人工编程
在工件尺寸检测环节中，实际工件形状位置与理论尺寸存在很大的差距，这是影响打磨质量比较重要的问题之一。传统自动清理方式需要根据不同型号产品以及同一种型号产品不同形变量进行不断的停机编程调整，这是一个巨大的工作量，近乎不可能完成，所以传统的自动化打磨方式根本无法实现动臂板的连续生产。
3D扫描自动打磨技术突破传统视觉技术，通过3D激光进行扫描每个轮廓包含3200个数据点，可快速准确的将被扫描对象生产点云数据。并将数据转变成机器人坐标，从而转变成打磨轨迹即自动生产打磨程序。
德信AI专家认为，“具体到自动打磨技术的迭代，就需要对海量的原始数据给予实时采集、流转、计算，通过AI自主学习系统赋能，3D扫描数据越多，打磨轨迹就会更加精确。”
德信通过此次动臂板打磨技术的成功应用，攻克了铸造后清理领域工程机械类铸件种类多、型号多、外形尺寸偏差大等实际生产中遇到的诸多难题，填补了铸后清理细分领域数理模型搭建AI自主学习系统，实现铸件打磨3D扫描全自动编程的技术的空白。
值得强调的是，德信在进行AI技术创新升级的同时，又兼顾市场本土化和个性化诉求 。“目前，我们研发的打磨机器人、打磨设备已经在行业内已经率先实现了标准化和模块化，未来将快速实现数据化。”德信技术负责人介绍。
