设备融合机器人运动控制、机器视觉、深度学习和三维测量等多项技术，采用顶部两个机器人、底部一个机器人布置方式，集成视觉传感器实现对不同特征区域进行拍摄测量，数模比对、数据上传功能，对列车转向架实现自动化检测。

1. 对于转向架实现准确、快速、高效的特征尺寸检测及数据收集工作，包含2D相机整体工件粗定位，分割被测物前景、利用深度学习进行识别分类和利用3D相机具体位置信息进行相关细节的检测与判断、高度、尺寸等信息的测量；

2. 并通过信息化系统实现数据统计、数据存储、数据追溯以及数据共享功能，打造转向架整个寿命周期内检测、履历信息、辅助诊断功能集成的综合型管理系统。

3. 整个测量过程实现全自动无人化控制，同时具有检测效果的可视化界面，和不同类型转向架自动切换测量。

1、采用吊装、正装的机械臂布局方式，2D+3D视觉传感器形式，体型紧凑，可以实现在大工作范围内高效率工作，同时对于转向架复杂结构内狭小区域测量更加灵活。

2、全站式高精度测量：相机模块采用2D+3D的成像方案对转向架的检测项进行数据采集，单测量传感器包含2个分辨率为2000w的2D相机和1个重复精度可达0.5um的3D相机，2D相机中的大视野相机用于粗定位，分割被测物前景，小视野相机利用具体位置信息进行相关细节的检测与判断，如钢丝匝数、螺栓标记线等，针对传统视觉算法无法解决的问题，采用深度学习进行处理；3D相机主要用于高度、尺寸等信息的测量，以判断装配结果是否满足要求。

3、高效率检测:整个转向架，大致需要检测169项测试内容，900+个螺栓数量，总耗时20min左右，而人工检测需要2人*40min，效率提高4倍。

1）软件操作截图

2）检测工件CAD模型

3）特征区域3D效果图

4）特征区域3D效果图

5）特征区域2D效果图

6）特征区域2D效果图