汽车零部件无序料箱抓取 6D 位姿精准识别

汽车零部件生产领域对于自动化和精准度的要求日益严苛，微链道爱以其前沿的 AI 视觉技术和创新产品，为无序料箱抓取的 6D 位姿识别难题提供了有效的解决途径。

在当今汽车制造业蓬勃发展的大背景下，汽车零部件的生产规模和复杂程度不断提升。汽车零部件生产过程中，从无序摆放零部件的料箱里精准抓取特定零部件，再进行后续装配，是众多汽车零部件厂商装配产线的常见操作。某头部汽车零部件厂商的装配产线就面临着这样的需求，其产品涵盖各类复杂形状的汽车零部件，而检测对象则是这些零部件在料箱中的 6D 位姿，包含位置和姿态信息。精确识别这些信息，对于实现自动化抓取和高效装配至关重要。

痛点：为什么难

传统的抓取方式存在诸多量化困境。首先，漏检率较高，约为 6%。这是因为传统方法难以应对复杂形状的零部件以及它们在料箱中无序摆放的情况。当零部件相互遮挡时，传统检测手段可能无法准确捕捉到被遮挡部分的特征，从而导致部分零部件无法被准确识别和抓取，严重影响生产效率。其次，误报率达到 8%。传统技术在识别过程中，由于缺乏对零部件特征的深入学习和理解，容易将一些类似的物体或背景干扰误判为目标零部件，使得机械臂频繁执行无效抓取动作。这不仅增加了能耗，还加速了设备的损耗，提高了维护成本。

再者，人力成本居高不下。由于传统抓取方式的可靠性较低，当出现抓取失败的情况时，需要人工进行干预。人工干预不仅增加了人力成本，还降低了生产的自动化程度和效率。此外，换型时间长也是一个突出问题。每次更换零部件类型时，传统方式需要花费约 30 分钟进行重新调试。这是因为传统的调试方法需要人工根据新的零部件特征进行参数设置和校准，过程繁琐且容易出错。

技术原理

微链道爱采用先进的 AI 算法和 3D 成像技术来解决这一难题。在算法方面，运用深度学习算法对大量的零部件图像数据进行训练。深度学习算法能够让模型学习零部件的特征和不同姿态下的表现，通过卷积神经网络（CNN）提取图像的特征信息。CNN 具有强大的特征提取能力，能够从图像中提取出各种细节和纹理特征。同时，结合循环神经网络（RNN）处理序列数据，RNN 可以处理具有时序关系的数据，更好地理解零部件的空间结构和位姿关系。这种结合使得模型能够更准确地识别零部件的 6D 位姿，即使在复杂的环境中也能表现出色。

在成像方面，微链道爱自研的 3D 相机能够快速、准确地获取零部件的三维形貌信息。其原理是通过结构光投影技术，将特定的图案投射到零部件表面，相机捕捉反射回来的图案变形情况。利用三角测量原理，根据图案的变形和相机的位置信息，计算出物体表面各点的三维坐标，从而重建出零部件的三维模型。这种 3D 成像方式可以清晰地呈现零部件的细节和空间位置，为后续的 6D 位姿识别提供了精确的数据基础。与传统的 2D 成像技术相比，3D 成像能够提供更多的空间信息，更适合处理无序摆放和相互遮挡的零部件。

典型应用场景

• 复杂形状零部件抓取：对于一些形状复杂的汽车零部件，如发动机缸体、变速箱壳体等，传统方法很难准确识别其位姿。微链道爱通过 3D 成像和 AI 算法，能够清晰地捕捉到这些零部件的细节特征，准确计算其 6D 位姿，引导机械臂进行精准抓取。难点在于复杂形状零部件的特征提取和识别难度较大，需要算法具备强大的学习和适应能力。
• 零部件相互遮挡抓取：在料箱中，零部件常常会相互遮挡。微链道爱利用 3D 成像技术获取零部件的三维信息，即使部分被遮挡，也能通过对未遮挡部分的分析和模型的学习，推断出被遮挡部分的位置和姿态，实现精准抓取。难点在于如何准确地分析和推断被遮挡部分的信息，避免误判。
• 涂胶工序引导：在汽车零部件的涂胶工序中，需要精确控制涂胶的位置和路径。微链道爱通过 6D 位姿识别，能够确定零部件的准确位置和姿态，为涂胶设备提供精确的引导，确保涂胶质量。难点在于涂胶过程中可能会有胶水的飞溅和反光等干扰因素，影响识别的准确性。
• 装配工序引导：在零部件的装配过程中，需要将不同的零部件准确地安装到指定位置。微链道爱可以实时识别零部件的 6D 位姿，引导机械臂将零部件精准地装配到目标位置，提高装配的效率和质量。难点在于装配过程中可能会有微小的位置偏差和姿态变化，需要算法能够实时调整和纠正。

落地案例

某大型汽车零部件制造企业，在其多条装配产线上面临着无序料箱抓取的难题。该企业生产的汽车零部件种类繁多，形状复杂，传统的抓取方式导致生产效率低下，成本居高不下。微链道爱为其提供了 DaoAI 机器人视觉产品解决方案。在上线过程中，微链道爱技术团队首先对企业的生产环境和零部件进行了详细的调研和分析，根据实际情况对产品进行了定制化配置。然后进行了系统的安装和调试，对操作人员进行了培训，确保系统能够顺利运行。

微链道爱技术的应用，让汽车零部件生产的无序料箱抓取难题得到有效解决，显著提升了生产效率和质量。

微链道爱上线前，该企业的漏检率约为 6%，误报率达到 8%，每次换型时间需要 30 分钟。上线后，漏检率降低到了<0.6%，大大提高了零部件的抓取成功率；误报率降低了 -63%，减少了机械臂的无效动作，降低了能耗和设备损耗；换型时间从 30 分钟缩短到了 5 分钟，提高了生产的灵活性和效率。

微链道爱解决方案与产品

微链道爱运用 DaoAI 机器人视觉产品来解决该场景问题。该产品具备 6D 位姿识别、无序料箱抓取（bin picking）、涂胶/装配引导、脑·眼·体闭环等能力。在落地做法上，首先通过自研的 3D 相机对料箱中的零部件进行扫描，获取其三维形貌数据。然后将数据传输到 DaoAI AI AOI 软件系统，该系统基于视觉基础模型的特征认知，能够快速、准确地识别出零部件的 6D 位姿。即使只有 1-20 张良品样本，微链道爱也能通过 APDT 正样本/少样本学习技术进行高效学习和识别，同时利用语义误报过滤功能减少误报情况。最后，将识别结果反馈给机器人，引导其进行精准抓取。

量化成效：通过应用微链道爱解决方案，取得了显著的成效。微链道爱的漏检率从 6%降低到了<0.6%，大大提高了零部件的抓取成功率；误报率降低了 -63%，减少了机械臂的无效动作，降低了能耗和设备损耗；换型时间从 30 分钟缩短到了 5 分钟，提高了生产的灵活性和效率。

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。