梅卡曼德官网的一则汽车零部件案例：大型前桥在料架里姿态很乱，还发暗、带油污。他们用 Mech-Eye LSR L-GL 3D相机和路径规划软件，引导客户自己产线上的机械臂去抓、去放。客户名称和机械臂品牌，案例页都没有写。 一家大型汽车零部件厂要把前桥从大料架里抓出来，送到加工工位。零件又大又重，不同车型的尺寸、孔位和轮廓差很多，进料时还东倒西歪、互相挡着。梅卡曼德在官网上把这件事写成「眼 + 脑」：用自己的3D相机和软件，去指挥现场已经有的机械臂。机械臂是哪个牌子，页面没写。 料架不是整齐的托盘。工件随机摆放，轮廓互相干涉，表面发暗，还沾着油污。车间环境光又强，如果为了拍照去加一圈遮光罩，成本和改线都会上去。客户要的是同一套视觉能认多种前桥，换产时不用把整条线重新摆一遍。 页面点名的相机是 Mech-Eye LSR L-GL。它负责在大视野里给出前桥的三维数据，包括发暗、有油污的细节。软件再认出零件姿态，挑抓取点，并算出一条避开碰撞的路径，让机械臂完成抓取和放置。页上还写，这套算法带路径规划和碰撞检测，粉尘、振动环境下仍按工业现场来用；新零件按规格切换，不必为每一种前桥重写一整套固定动作。 官网把结果写成四句：多种前桥型号之间更灵活；能从大料架稳定、高精度地上料；调试时间下降；产线从「事先编好动作」变成能自己找路径。没有给出节拍、抓取成功率、省了多少人或投资回收期。客户也只用「大型汽车零部件制造商」带过，没有厂名。所以这篇只说明这套视觉怎么嵌进汽车机加上下料，不能当成某一家车厂的验收报告。
