现阶段，制造企业面临越来越多的小批量、多种类的生产需求，产品的迭代速度加快，因此产线也需要更加灵活。

丹尼克尔视觉柔性振动盘在行业当中的运用也越来越广泛，解决了传统供料的多种弊端，当供料机将产品从供料槽振动至振料盘时，上方相机便拍照获取特征点坐标及物料特征信息（颜色，形状，尺寸），机械手根据坐标及特征进行准确识别分拣并抓取。该系列产品可进行多元化应用，换型周期短。

首先，零件是否能被识别？

大部分零件都是可以被识别的，但是仍然有一些要求。一个可以被视觉系统识别的零件需要满足如下这些要求：

•零件须是刚性的（没有铰链或其他可能的变形）

•零件须是不透明的（透明的玻璃或塑料识别难度大）

•同一批零件内各零件必须相似程度比较高（水果不满足该条件）

•零件不能有镜面表面（视觉系统可以应对反光较强的表面，但不能是镜面）

此外，如果零件“开口”面积极大，且没有任何明显的表面，一般来说都无法对其识别。

分拣步骤是关键环节，零件分拣是工业生产环节中重要的组成部分，其目的是将不同类型的物料或工件分类摆放到相应的位置，避免不同的物料或工件产生混料，其步骤主要分为定位、识别、抓取和放置4个阶段。

在传统分拣中一般采用人工分拣的方式 ，因工人操作会存在疲劳度的问题，对于长时间作业来说，显然工作效率是无法满足。即使采用工业机器人分拣方式，由于传统的工业机器人一般采用示教或离线编程的方式工作，机器人到达目标点的位置是固定的，每次动作均为重复进行，只能重复完成预先规定好的动作。对于加工对象以及工作环境的感知能力低，以及物料或工件的来料方向不确定，使机器人的使用受到了限制。随着柔性视觉振动和人工智能的发展，机器人也能够适应分拣环境的需求，随时变更作业对象和分拣工序。

机器视觉分拣系统对工件或物料进行位置和类型的判断是必要的，与传统的机械分拣作业相比，使用柔性振动盘视觉柔性控制分拣系统的工业机器人进行分拣，不但工作效率高效准确而且稳定性强，在工业分拣系统中具有较大的优势。

Danikor四大优势实现高精、高速、高整合，助力工件的识别与分拣。

NO.1基于Danikor视觉库

无需额外安装视觉软件，系统导入便捷

与软件架构集成化设计，用户体验佳

视觉操作的优化设计，学习使用更简单

自主开发标定流程，快捷便利

NO.2视觉模板一键生成

当产品在相机下，呈现纯黑或者纯白样的黑白分明时，视觉模板可以直接自动生成对应的模板，无需再手动调试各项参数。

NO.3多治具、矩阵设置

可以根据治具情况设定治具数目，支持6个吸嘴治具；取料后放料位置支持自定义矩阵，设置行列数，校准基准点、X点、Y点后即可使用。

NO.4保护产品，降低噪音

传统震动盘通过大力甩动带动产品螺旋上升前进供料，噪声较大，且对产品造成部分物理性划痕或破损，柔性供料盘依靠振动方向控制，规避了以上两点弊端。