该汽车零部件企业主要生产发动机支架，原有产线依赖人工上料、目检和分拣，每小时约处理120件，漏检率高达5%，且工人劳动强度大。改造目标是将节拍提升至200件/小时，次品率降至1%以下。核心设备选用一台六轴工业机器人（负载20kg，臂展1.8m），搭配3D结构光视觉传感器，用于抓取杂乱摆放的毛坯件；PLC选用支持Profinet的中型系列，负责整线逻辑控制与数据采集。
系统架构分为视觉定位、机器人抓取、PLC调度三个层级。视觉传感器安装在机器人上方，扫描料框后输出每个零件的三维坐标和姿态，PLC根据坐标生成抓取路径，并控制机器人运动。同时，在传送带上加装光电传感器和接近开关，实现工件到位检测。在调试阶段，发现机器人抓取时因毛坯件表面反光导致视觉定位偏差，通过调整光源角度和曝光时间，并引入多帧滤波算法，定位精度从±2mm提升至±0.5mm。
另外，机器人抓取姿态需避免与料框干涉，通过离线仿真软件优化了抓取点和退避路径。PLC与机器人之间通过数字量信号和Profinet实时通信，每次抓取周期约2.5秒。最终产线节拍达到220件/小时，次品率降至0.8%，同时实现了在线SPC统计，可追溯每件产品的检测数据。
项目上线后，操作人员减少2人，年节省人工成本约30万元，设备投资回报周期约18个月。后续还预留了扩展接口，可接入第二台机器人实现双工位协同。该案例表明，对于中小批量多品种的零部件生产，机器人+视觉的自适应抓取方案具有较强适用性，但需注意料框清理和视觉系统标定维护。