风险评估及应对策略

风险：当纸箱表面有特殊颜色（纯黑）、特殊花纹（两相邻纸箱的花纹可拼接成一个新的完整纸箱）、胶带扎带等干扰时，可能会造成视觉识别错误。

应对策略：目前，深度学习不易稳定识别该类纸箱，需在需求评估时尽量剔除该类纸箱，避免该类纸箱的拆垛需求。

风险：当纸箱上表面长、宽差值过小（差值 ≤20 mm），即纸箱上表面接近正方形时，可能导致纸箱朝向判断错误。

应对策略：如需识别上表面接近正方形的纸箱的朝向，可在拆垛后安装 2D 相机，用于解决纸箱朝向判断。

风险：如果相机倾斜安装，纸箱在相机视野内是倾斜的。当纸箱在相机视野下倾斜角度大于 45° 时，会导致纸箱识别错误。

应对策略：尽量避免相机倾斜安装。

风险：现场光照、建筑阴影等因素可能会造成纸箱表面过亮、过暗，从而导致纸箱识别错误。常见环境因素包括：

应对策略：根据实际的机器人工位情况进行补光、遮光，具体内容可参考遮光方案。

风险：相机支架上装有滑动装置时，由于滑轨定位精度低，导致机器人抓取不准确。

应对策略：建议采用钢架结构的相机支架，在需要加装滑动装置时，须使用滑轨定位精度小于 0.1 mm 的伺服电机。

风险：纸箱垛型超对相机视野，或垛高超出相机工作距离，将导致相机无法采集到完整的纸箱垛图像，或采集到的图像质量差。

应对策略：按相机工作距离和视野来安装相机或调整纸箱垛。

风险：纸箱上表面未封胶时，夹具无法直接吸取纸箱上表面。

应对策略：需采用侧吸+顶吸方式来吸取纸箱，此时需谨慎考虑纸箱的抓取顺序和防碰撞问题。

风险：当纸箱上表面平整度差时，吸盘无法牢固吸取纸箱，此时由于机器人运动时存在惯性，极易甩掉纸箱。

应对策略：需严格检查来料纸箱的平整度，通常要求来料纸箱的平整度小于 10 mm，否则建议剔除该纸箱。

风险：当瓦楞纸较厚时，纸箱表面与吸盘接触的部分气密性较差，无法保证纸箱被稳定吸取。

应对策略：通常要求瓦楞纸厚度至少为 3~5 层（具体需根据产品重量考虑），对于无法满足要求的纸箱，建议对其进行剔除。

风险：当纸箱重心偏移时，对吸盘的吸取要求较高。

应对策略：前期需对该类纸箱进行吸取稳定性测试，并结合纸箱的重量和高度进行详细分析。

风险：深色胶带对视觉识别影响较大；透明胶带易透出纸箱封口处的缝隙，导致一个纸箱已被误识别为两个。

应对策略：选用与纸箱颜色接近的胶带，并减小纸箱封口处的缝隙。

风险：纸箱表面塑封薄膜易老化、漏气，导致纸箱表面受力能力较差，使用真空夹具抓取时纸箱易掉落。此外，相机正下方纸箱表面易过曝，影响视觉识别效果。

应对策略：提前测试纸箱塑封薄膜表面的吸附稳定性，并根据实际情况调整相机参数或拍照角度，避免纸箱表面过曝。

风险：纸箱表面存在打包带时，如果选用波纹吸盘，需避免吸盘吸取到打包带。此外，打包带具有反光特性时，容易导致纸箱识别失败。

应对策略：应避免吸盘吸取到打包带，并建议增大安全系数，提升吸盘有效吸力。同时还需避免使用有反光特性的打包带，如无法避免，建议提前进行深度学习模型训练。

风险：当纸箱吸取面存在液体、粉尘、油污等污染物时，易导致纸箱吸取面气密性和受力能力下降。

应对策略：严格约束纸箱来料情况，确保纸箱吸取面干燥清洁。

风险：纸箱垛表面存在塑封薄膜、缠绕膜，或缠绕膜未完全清除，覆盖纸箱抓取面，影响机器人拆垛。

应对策略：严格约束纸箱来料情况，提前完成撕膜工作。

风险：托盘来料存在偏差，导致纸箱垛超出视觉识别的有效区域。

应对策略：通过设计上料限位装置来约束托盘来料，确保托盘位置不超出设定区域。

风险：托盘上的纸箱垛超过托盘尺寸，导致纸箱垛超出相机视野。

应对策略：严格约束纸箱来料情况，以托盘尺寸为基准设计纸箱垛型，避免纸箱垛超出相机视野。

风险：纸箱码放存在倾斜和挤压现象，导致同层纸箱存在高度差，最终影响机器人抓取稳定性。

应对策略：严格约束纸箱来料情况，同时抓取多个纸箱时，同层托盘内的纸箱之间最大高度差应小于 15 mm。

风险：一台工控机同时与多个机器人通信时，导致通信难度增大。

应对策略：为每个机器人配备单独的工控机，确保一台工控机只与一个机器人进行通信。

风险：视觉节拍要求较高时，导致视觉系统无法在规定时间内获得视觉结果。

应对策略：从接受指令到发出信息，视觉系统耗时通常小于 4 s。如需加快节拍，可使用 Eye to Hand 方式安装相机，将视觉识别的时间融入机器人运动节拍中。