通快发布AI驱动激光切割零件自动分拣新系统

激光切割速度与功率近年来突飞猛进，但一个老问题始终困扰着众多金属加工企业：如何高效地将切割完成的零件从废料骨架中分离出来。机床制造商在送料、卸料、更换板材等环节已实现高度无人化，然而零件出炉后的拆板、抖料、理件、堆垛，乃至废料骨架的清理，许多车间至今仍依赖人工完成。这道"Zui后一公里"工序耗时费力，也是制造效率的一大瓶颈。

针对这一痛点，德国通快公司（TRUMPF）于近日推出了Zui新一代零件自动分拣技术。4月28日，通快在其位于美国伊利诺伊州霍夫曼庄园的智能工厂（Smart Factory）展示基地，向部分金属加工客户及行业媒体正式演示了两款新品——"分拣大师工作站"（SortMaster Station）与"分拣大师视觉"（SortMaster Vision），两套系统均与一台12千瓦的"真激光5030"（TruLaser 5030）激光切割机联动运行。

零件在工序间"沉睡"时间占比高达80%

通快智能工厂总监卡蒂克·艾耶（Kartik Iyer）在现场致辞中直指行业普遍现象：即便拥有先进的加工设备，零件在整个生产流程中真正产生增值的时间极为有限。"我们发现，零件约有80%的时间消耗在间接工序上，而这部分时间客户并不买单。"他说，等待从骨架中取出的激光切割件，正是阻碍快速交货的关键障碍之一。

分拣大师工作站的核心功能是将零件与骨架自动分离。通快旗下的"升降大师紧凑型"（LiftMaster Compact）上下料自动化系统负责将激光切割完成的板材转入分拣机。进入机腔后，夹具夹住板材短边进行抖动，使通过微连接（nano joint）固定在骨架中的零件逐一脱落；与此同时，腔体顶板下降贴近板面，防止零件被甩出散乱。通快智能工厂咨询经理克劳迪奥·桑托皮耶特罗（Claudio Santopietro）介绍，系统还可自动检测是否需要继续抖动以确保所有零件完全分离。零件随后被送往分拣区，废料骨架则直接落入机台底部，等待统一清除，不会流出腔体。

AI"物理感知"打通高混零件自动抓取难关

对于希望进一步实现全自动分拣的企业，通快还推出了分拣大师视觉系统，该系统由通快与谷歌旗下软件及AI机器人公司英特林斯克（Intrinsic）联合开发。零件送达后，机器人通过摄像头扫描零件的实际位置分布，同时识别料箱和托盘的位置。系统软件自主规划机器人运动路径，包括抓取点的选取——基于AI算法与CAD文件信息，系统通过仿真模拟确定抓取、搬运、放置零件的Zui优方案，无需编程人员手动示教。

英特林斯克客户主管克里斯·戈隆贝克（Chris Golombek）将此定义为"物理AI"的落地应用——AI辅助机器人不仅能感知周围环境，还能自主规划动作完成任务。他认为，这正是解锁高混合品种制造自动化潜力长期缺失的一环。

在技术参数方面，该自动分拣系统可处理厚度Zui高达25毫米的零件；演示现场使用了16毫米和3毫米两种厚度规格的板材。零件尺寸范围方面，Zui小可处理50毫米×50毫米、Zui大可处理1.2米×1米的零件，单件Zui大承重120千克。板材短边需留有至少14毫米余量以供夹具夹持。艾耶还特别指出，该系统不要求作业任务按照特定顺序排列，分拣可依据多种参数灵活配置，包括套件配货需求，具备良好的生产柔性。

在上市计划方面，分拣大师工作站将于今年9月在美国开放购买，分拣大师视觉系统则预计明年推出。对于国内金属加工企业而言，这一技术趋势同样值得密切跟踪：随着劳动力成本持续上行、多品种小批量订单占比不断提升，拆板分拣环节的自动化改造已成为提升产线整体效率的迫切课题。国内激光装备厂商与系统集成商可重点关注AI视觉引导抓取与柔性分拣路径规划的技术融合方向，率先布局者有望在新一轮智能制造升级浪潮中抢占先机。