行业应用

精密加工及组装

行业应用

全球制造业逐步进入高端智能时代,对自动化、信息化、智能化、节能化有了越来越强烈的需求。同时,由于行业的不断发展,经济高效的精密运动与智能组装成为了各行业智能制造发展的首要方向。

精密加工及组装

精密是大寰的立身之本。大寰自主研发的直驱力反馈与伺服控制技术,为产品高精度的抓取力、行程、速度、旋转提供了保证。与此同时,大寰电动夹爪的体积较行业同类产品更为小巧。这意味着更高的能量密度与更丰富的工业使用场景,因而能够广泛应用于精密加工及组装场景。

AG高刚性电爪+海克斯康|宝马工厂零件组装

大寰AG电爪采用包络自适应设计,可抓取不同尺寸的汽车零部件,±0.03mm重复精度确保车规级装配质量。大夹持力防滑结构稳定抓取金属及塑料件,长行程适应多型号混线生产。即插即用快速集成,满足工业装配线对柔性换型的严苛要求。该方案为宝马供应链欧洲汽车制造提供了可靠的末端执行器,推动产线自动化向高精度、高柔性升级。

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AG高精度电爪+节卡机器人|带线缆插头插接:±0.03mm重复定位精准盲插

大寰AG电爪凭借±0.03mm重复定位精度,实现连接器装配汽车线束插装的高一致性。关节型自适应结构配合长行程大夹持力,可稳定抓握不同规格的插头,并利用长行程对准接口避免碰撞。即插即用设计让产线快速切换型号。该方案为精密插装自动化人形机器人装配提供了可靠的末端执行器,助力柔性线束装配场景高效稳定运行。

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AG自适应电爪+节卡K1W轮式人形|汽车内部构件上下料实战

汽车智能制造场景中,AG电爪凭借关节型自适应结构与长行程,可稳定抓取汽车内饰件仪表板支架异形汽车件,实现重载抓取稳定性车用零部件装配的高效协同。即插即用设计让轮式人形机器人快速适配柔性装配线,大幅降低部署时间。这一方案为汽车内部构件上下料提供了可靠的大夹持力夹爪选择,助力轮式人形机器人在汽车产线中的落地应用。

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AG自适应电爪+珞石双臂|CPU自主装配与精密芯片安装

精密电子制造场景中,大寰AG电爪凭借高精度夹爪的细腻控制,实现CPU无损抓取CPU插槽安装,有效保护敏感电子元件。这一双臂协同方案为芯片装配微型精密夹持提供了可靠的末端执行器选择,推动具身智能装配在3C电子行业的落地应用。

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AG自适应电爪 + JAKA双臂|零件抓取分类与遥操实战

通过双臂协同遥操,大寰AG电爪凭借自适应抓取异形件能力,稳定完成精密零件夹持工件分拣,并实现遥操抓取精度双臂协同防碰撞的高效融合。同时,抓取反馈与掉落反馈实时监测夹持状态,避免工件意外脱落。该方案为人机协作具身智能柔性制造提供了可靠的双臂夹爪末端执行器选择,助力复杂零件分拣自动化升级。

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PGC电爪助力人形机器人 | 领益智造产线仓储混料分拣

配合领益智造产线,人形机器人搭载大寰电动夹爪,完成物料自动分拣物料识别同步抓取大寰PGC电爪凭借精准力控技术,在混料环境中实现力控抓取防损伤,并确保自动分拣夹爪行程高效稳定。此外,PGC电爪支持指尖定制——可根据不同物料形态灵活更换指尖材质与形状,进一步提升抓取适配性与稳定性。这一方案为智慧物流具身智能场景提供了可靠的末端执行器选择,推动仓储自动化迈向更柔性、更智能的阶段。

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PGC电动夹爪 | 动力电池电芯上下料:精准力控搬运,助力上汽通用&智元产线

配合上汽通用与智元自动化产线,大寰PGC电爪凭借精准力控技术,实现对电芯的柔性抓取与平稳搬运,有效避免电芯表面划伤或压痕。相比传统气爪,电动夹爪在电芯上料过程中可实时调节夹持力与位置反馈,显著提升PACK自动化线的良品率与生产稳定性。该方案广泛适用于锂电池电芯装配方形电芯夹持电芯自动上料等环节,为锂电设备及新能源制造提供可靠的末端执行器选择。

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辊轴平行度检测

辊轴不平行会导致箔材偏移及辊压厚度不均等问题。
DHGT分辨率为 0.1 μm,精度 1 μm,可进行高精度确认;体积小,易于安装,使用寿命长(检测持续次数 2 亿次)。

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马达转子铁芯高度确认

转子铁芯厚度直接影响马达性能,钢板层叠时需精确控制总厚度。
DHGT 采用高精度接触式检测,精度达 1 μm、分辨率 0.1 μm,测量稳定可靠;绝对定位方式无需零点调整,降低调试工时。其滑动寿命达 2 亿次,可长期使用,有效减少更换与维护成本。

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眼镜镜片组装前角度纠偏

镜片组装精度要求高,且镜片为弧面,组装时对旋转精度要求非常高。

RGD-35-14的无限旋转和超高重复精度,可以精确高效完成此项工作。

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细小工件搬运及定位

使用 PGE 系列工业薄型平行电爪,完成极细小工件的搬运、定位及精密装配

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零部件夹取搬运及定位组装

使用 AG-160-95 搭配协作机器人,完成零部件的夹取搬运及定位组装。

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机床上下料及机床设备管理

使用 AG-160-95 搭配 AGV,完成机床上下料及机床设备管理

任务难点: 精准力控、位置控制、包络抓取、一机多用

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