据 venturesquare.net 报道，Klerobotics 公司近期宣布将投资 6.2 亿韩元，研发基于 AI 技术的选箱平台，以支持物流中心的自动化。
从汽车工厂到物流中心：Klerobotics 布局 AI 选箱技术
在汽车制造厂中识别标准化零件，与在物流中心中抓取散乱的纸箱、塑料袋和信封完全不同。不规则形状和不均匀材质的物品会因反光或变形，使普通相机难以准确读取其位置和深度。即便是机器人识别出物品后，也需要判断抓取点和顺序，以避免碰撞或物品掉落。
为解决这一难题，Klerobotics 基于政府支持的研发项目，正在开发一款适用于物流中心自动化的选箱平台。该公司已被韩国中小企业部选中，参与“Global TIPS R&D”普通类型项目。该项目将耗资 6.2 亿韩元，其中 5 亿韩元 为政府资助，研发周期为四年，截止时间为 2030 年 6 月。
研发重点：多尺度结构光 3D 视觉相机与 AI 抓取控制
Klerobotics 的研发项目标题为“多尺度结构光 3D 视觉相机与 AI 抓取控制器整合选箱平台开发”。该平台将开发一款体积小、耗电量低的 3D 相机，以及一款可测量大面积工作区域的相机，并将 AI 基于的对象识别和机器人控制功能整合到一个系统中。
结构光技术通过将特定光图案投射到物体上，并分析其变形形状，来测量深度和表面信息。该技术能够识别普通图像难以区分的物体高度、位置和倾斜度，因此广泛应用于机器人导航和组件检测。
该项目的研发目标包括：3D 测量精度达到 0.1 毫米 或更佳、选箱成功率达到 99% 或更高、系统耗电量不高于 50 瓦。该系统将能够识别不规则堆叠的纸箱、塑料袋和信封，并为机器人确定抓取点和工作顺序。
适用流程包括选箱、码垛、装卸和物品分类等。
整合硬件与软件，降低自动化部署成本
Klerobotics 计划通过整合相机硬件、机器视觉算法、AI 抓取和机器人控制，降低现有自动化系统的部署时间和成本。
由于机器人模型、工件、照明和流程配置在不同场地间存在差异，系统部署和稳定的速度成为商业化的关键指标。Klerobotics 计划借助在汽车制造厂中积累的经验，作为进入物流市场的基础。
该公司此前已将自主开发的 CoPick3D 选箱系统供应给了现代汽车乌山电动汽车工厂和起亚华城工厂。此外，Klerobotics 还开发了高精度定位测量解决方案 Fine Localizer 和检测解决方案 Fine Inspector。
近期，Klerobotics 推出了基于低代码的流程引擎 Clevis，整合了前两项解决方案的机器视觉能力。用户可不直接修改代码，即可配置流程所需的机器视觉逻辑并调整功能。
融资与收入增长：Klerobotics 布局全球化
Klerobotics 自 2021 年 成立以来，已连续入选 TIPS、Scale-up TIPS 和 Post-TIPS 等支持项目。借助此次 Global TIPS 项目，Klerobotics 计划将原先集中于汽车制造的应用领域扩展到物流、检测和机器人自动化。
据原文报道，Klerobotics 目前累计融资额达到 207 亿韩元。在 2025 年，Klerobotics 获得来自 SBVA、Mirae Asset Venture Investment、Kolon Investment、FuturePlay 等机构的 A 轮融资。同年，Klerobotics 实现收入 42 亿韩元，较前一年增长 2.5 倍。
此外，Klerobotics 还在与海外制造企业和本地合作伙伴进行技术验证和商业合作。基于在国内汽车工厂积累的应用案例，Klerobotics 计划在接下来的时间里，拓展日本、北美和欧洲的制造和物流市场。
“我们将借助 Global TIPS 计划，将汽车制造厂中积累的 3D 机器视觉技术扩展到物流、检测和机器人自动化领域。”——Klerobotics 首席执行官李金焕
为将研发目标转化为实际商业竞争力，Klerobotics 需要在各种材料、照明和操作速度下保持稳定表现，达到既定的数值目标。由于物流中心的工件和设备配置因场地而异，部署和重新训练所需的时间将决定系统是否被采用。
如果 Klerobotics 能够将 3D 相机、识别和控制软件整合为标准化平台，将部署时间缩短，那么借助在汽车工厂中积累的参考资料，Klerobotics 有望在全球物流自动化市场中取得突破。
本文编译自海外媒体报道，由 SCI.AI 编辑团队整理发布。
