挑戰與方案
無序料箱抓取：6D 位姿驅動無特征零件抓取
挑戰傳統方案對無特征、散乱堆疊零件的抓取成功率不足 60%，下游設備常因空抓斷料，節拍難以穩定。
方案DaoAI 3D 機器人視覺基於自研 3D 相機與 6D 位姿估計，實現對無序料箱中零件的精準定位與抓取引導。
99%+抓取成功率(原<60%)
4-8秒/件單件節拍(原10-20秒)
無人化上料工序
汽車 / 零部件 · 應用場景 · APPLICATION
無序料箱抓取：6D 位姿驅動無特征零件抓取
零部件製造中的上料工序看似簡單，但對散乱堆疊、表面光滑無特征的零件，傳統自動化方案往往難以奏效。
場景 · 無序料箱抓取：6D 位姿抓取
無序料箱抓取：6D 位姿驅動無特征零件抓取
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本文由人工智慧生成。文中客戶案例為基於產品真實能力的模擬場景，成效數字為示例性質；官方標定口徑以產品頁為準。
常見問題 · FAQ
無序料箱抓取：6D 位姿驅動無特征零件抓取最主要的挑戰是什麼？
傳統方案對無特征、散乱堆疊零件的抓取成功率不足 60%，下游設備常因空抓斷料，節拍難以穩定。
DaoAI 是如何解決這個問題的？
DaoAI 3D 機器人視覺基於自研 3D 相機與 6D 位姿估計，實現對無序料箱中零件的精準定位與抓取引導。
這套方案能達到什麼效果？
在實際產線案例中，抓取成功率(原<60%)達到 99%+，單件節拍(原10-20秒)達到 4-8秒/件，上料工序達到 無人化（案例為基於產品真實能力的模擬場景，成效數字為示例性質，具體以實測為準）。
需要提前準備 CAD 圖紙或大量缺陷樣本嗎？
不需要。DaoAI 基於視覺基礎模型的特征認知與 APDT 正樣本學習，僅需 1–20 張良品樣本即可完成建模，無需 CAD 圖紙，也無需預先積累缺陷樣本庫，操作員 5 分鐘即可自主完成換型上線。