挑战与方案
无序料箱抓取：6D 位姿驱动无特征零件抓取
挑战传统方案对无特征、散乱堆叠零件的抓取成功率不足 60%，下游设备常因空抓断料，节拍难以稳定。
方案DaoAI 3D 机器人视觉基于自研 3D 相机与 6D 位姿估计，实现对无序料箱中零件的精准定位与抓取引导。
99%+抓取成功率(原<60%)
4-8秒/件单件节拍(原10-20秒)
无人化上料工序
汽车 / 零部件 · 应用场景 · APPLICATION
无序料箱抓取：6D 位姿驱动无特征零件抓取
零部件制造中的上料工序看似简单，但对散乱堆叠、表面光滑无特征的零件，传统自动化方案往往难以奏效。
场景 · 无序料箱抓取：6D 位姿抓取
无序料箱抓取：6D 位姿驱动无特征零件抓取
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本文由人工智能生成。文中客户案例为基于产品真实能力的模拟场景，成效数字为示例性质；官方标定口径以产品页为准。
常见问题 · FAQ
无序料箱抓取：6D 位姿驱动无特征零件抓取最主要的挑战是什么？
传统方案对无特征、散乱堆叠零件的抓取成功率不足 60%，下游设备常因空抓断料，节拍难以稳定。
DaoAI 是如何解决这个问题的？
DaoAI 3D 机器人视觉基于自研 3D 相机与 6D 位姿估计，实现对无序料箱中零件的精准定位与抓取引导。
这套方案能达到什么效果？
在实际产线案例中，抓取成功率(原<60%)达到 99%+，单件节拍(原10-20秒)达到 4-8秒/件，上料工序达到 无人化（案例为基于产品真实能力的模拟场景，成效数字为示例性质，具体以实测为准）。
需要提前准备 CAD 图纸或大量缺陷样本吗？
不需要。DaoAI 基于视觉基础模型的特征认知与 APDT 正样本学习，仅需 1–20 张良品样本即可完成建模，无需 CAD 图纸，也无需预先积累缺陷样本库，操作员 5 分钟即可自主完成换型上线。