风险评估及应对策略

风险：当麻袋来料不规整时，存在较严重的倾斜和堆叠，将导致视觉识别异常。

应对策略：安装如下要求严格约束麻袋来料情况。

风险：当麻袋封边过长时，将对麻袋中心点的判断产生影响，导致麻袋的抓取点偏移。若后道工序（例如破袋）对麻袋抓取点有要求，封边过长将会影响麻袋抓取精度。

应对策略：首先需对麻袋封边长度进行约束，若无法约束，则规定在破袋工序前加装传感器，定位麻袋中心点。

风险：来料的麻袋未扎袋口，或麻袋内物料体积不定，将导致视觉识别异常。

应对策略：严格约束麻袋来料情况，并评估是否需要单独训练深度学习模型。

风险：麻袋托盘采用钢管架焊接形成一体式笼架或框架，在相机拍照时，托盘横梁易遮挡相机视野，影响视觉识别。同时，麻袋抓取时，托盘立柱可能会与机器人或夹具发送碰撞。

应对策略：严格约束麻袋来料情况。如果不可避免此类场景，则需在项目前期进行充分的仿真和测试，规定合理的垛型和垛高，并合理规划机器人抓取路径，以确保抓取时不与笼架或框架发生干涉。

风险：当麻袋表面存在条纹图案，且麻袋乱序堆叠时，将导致难以准确分割出麻袋掩膜。单品类麻袋拆垛项目中出现该风险的几率较小。

应对策略：严格约束麻袋来料情况，且需确保麻袋间留有一定间距。

风险：当物料未装满麻袋时，可能影响麻袋码垛的稳定性和一致性，导致拆垛时抓取精度下降、或破袋后留料率升高。

应对策略：在麻袋来料前，人工剔除半袋和未装满的麻袋。在麻袋破袋后，对留料较垛的麻袋进行人工处理。需注意，若客户对抓取精度或破袋后的留料率无要求，则可不考虑该问题。

风险：当麻袋表面图案过于复杂或反光严重时，可能对视觉识别造成严重影响。复杂的图案可能导致麻袋分割时错误地将紧密堆叠的两个相邻麻袋的图案拼接成一个，或将同一图案分割成两个，导致分割错误。麻袋表面反光严重可能导致点云缺失，最终无法输出准确的视觉结果。

应对策略：剔除表面反光严重的麻袋。如果不得不使用图案复杂的麻袋，需提前进行深度学习模型训练，并验证模型的准确性。

风险：现场环境光照情况复杂多变，易造成麻袋表面过亮、过暗，在一定程度上会导致视觉识别异常。

厂房内存在阳光或环境光线干扰，导致麻袋表面过亮。

墙柱遮挡光线，造成麻袋表面出现阴影，导致麻袋表面过暗。

日间、夜间光照变化明显，导致麻袋表面过亮或过暗。

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：当麻袋垛超出相机视野和工作距离时，将导致无法采集到完整的麻袋图像，或采集到的点云质量差。

应对策略：按相机工作距离来安装相机，或为相机增加升降装置。

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：一台工控机只与几个机器人进行通信。

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。

风险：在麻袋破袋的场景中，会存在粉尘浓度较高的情况，影响设备运行。

应对策略：生产过程中做好相机镜头、工控机防护。

风险：当来料的麻袋出现未装满、表面光滑、漏气、褶皱等情况时，将导致吸盘无法成功吸取麻袋，或存在抓取后麻袋掉落的风险。

应对策略：前期需对该类麻袋进行吸取稳定性测试。

风险：当麻袋上表面倾斜严重时，夹具无法适应该情况，可能导致麻袋抓取失败。

应对策略：建议使用六轴机器人进行麻袋拆垛。

风险：当麻袋内的物料容易结块，且易出现凸起时，易破坏吸盘式夹具的真空状态，导致麻袋掉落或者无法吸取。

应对策略：建议用抱夹式夹具对麻袋进行抓取。