在零部件制造行业，上料工序看似简单，实则隐藏着诸多挑战。尤其是对于那些散乱堆叠、表面光滑无特征的零件，传统的自动化方案往往难以奏效。微链道爱的 DaoAI 3D 视觉技术为这一难题提供了有效的解决方案。
在零部件制造行业的生产线上，料箱抓取是一个常见且重要的工序。零部件厂生产的金属结构件等产品，通常以散料形式堆放在料箱中，等待进行上料操作。这些零件在料箱中呈现出散乱堆叠的状态，它们的空间姿态随机，有的相互遮挡，而且很多零件表面光滑反光，缺乏可供识别的纹理特征。这种复杂的场景对自动化上料提出了极高的要求，传统的方法难以满足生产的高效性和准确性需求。
痛点：为什么难
从零件的摆放状态来看，它们在料箱中是无序的，姿态随机且层层遮挡。这使得机器人很难直接定位到每一个零件的准确位置和姿态。据统计，在这种情况下，传统自动化方案的抓取成功率可能低至 50%以下，这意味着机器人有一半的概率无法准确抓取到目标零件，严重影响了生产效率。
再从零件的表面特征方面分析，许多金属结构件表面光滑反光，缺乏明显的纹理特征。传统的 2D 视觉技术主要依赖于零件的平面位置和纹理信息来进行识别。然而，对于这些光滑无特征的零件，2D 视觉只能给出平面位置，无法判断零件的翻转与倾斜。这就导致机器人在抓取过程中频繁出现打滑、撞箱或空抓的情况，自动化方案多次搁浅。在一些生产线上，人工观察零件姿态的误差可能达到±10°，这进一步加剧了抓取的难度。
从生产节拍的角度来看，传统的上料方式劳动强度大且节拍不稳定。人工弯腰挑拣零件不仅效率低下，而且长时间的重复劳动容易导致工人疲劳，生产节拍波动较大，可能在 10-20 秒/件之间，无法满足大规模、高效率生产的需求。
技术原理
微链道爱的 DaoAI 3D 视觉技术采用了自研的 3D 相机，该相机能够对整箱零件一次成像，生成高密度点云。高密度点云包含了零件丰富的三维信息，为后续的准确识别和位姿估计提供了基础。
在算法层面，DaoAI World 世界模型驱动的算法发挥了关键作用。该算法直接估计每件零件的 6D 位姿，即三维位置和三维姿态。与传统的 2D 视觉方法不同，它不依赖于零件的纹理特征，而是基于三维形状进行识别。即使在无明显特征点、强反光的工况下，也能通过对三维形状的精确分析，稳定识别零件的姿态。
系统根据估计得到的 6D 位姿，规划无碰撞抓取路径与抓取顺序。它会自动规避箱壁与相邻零件，保护夹具与工件。机器人按照规划好的路径和顺序，由表及里逐层取件，实现真正的无序抓取。相比传统方法，这种技术能够更准确地定位零件，避免了因姿态判断不准确而导致的抓取失败。
典型应用场景
- 反光零件抓取：对于表面光滑反光的金属零件，传统视觉技术难以识别其特征。DaoAI 3D 视觉通过生成高密度点云，分析三维形状，能够准确估计零件的 6D 位姿，实现稳定抓取。难点在于要克服反光对成像的干扰，准确提取零件的形状信息。
- 遮挡零件抓取：当零件在料箱中相互遮挡时，传统方法很难判断被遮挡零件的姿态。DaoAI 技术可以通过对整体点云的分析，识别出被遮挡零件的部分特征，进而估计其 6D 位姿，规划合理的抓取路径。难点在于准确还原被遮挡部分的形状和位置。
- 贴箱壁零件抓取：零件贴在箱壁上时，其姿态和位置的判断较为复杂。DaoAI 系统能够精确识别零件与箱壁的相对位置，规划无碰撞的抓取路径，确保安全抓取。难点在于要考虑箱壁对抓取操作的限制。
- 姿态复杂零件抓取：一些零件的姿态非常复杂，如倾斜、翻转角度较大。DaoAI 的 6D 位姿估计算法能够准确捕捉这些复杂姿态，为机器人提供精确的抓取指导。难点在于对复杂姿态的准确建模和分析。
落地案例
某中型零部件厂，主要生产各类金属结构件，在生产过程中面临着无序料箱抓取的难题。该厂之前尝试过多种传统自动化方案，但都因抓取成功率低、节拍不稳定等问题而失败，只能依靠人工进行上料操作。
在引入微链道爱的 DaoAI 3D 视觉技术后，项目团队首先对工厂的生产环境和零件特点进行了详细的调研和分析，根据实际情况对系统进行了定制化配置。经过一段时间的调试和优化，系统成功上线。
上线前，该厂的抓取成功率不足 60%，生产节拍在 10-20 秒/件之间波动，人工劳动强度大且效率低下。上线后，抓取成功率达到了 99%以上，生产节拍稳定在 4-8 秒/件，实现了上料工序的无人化。
微链道爱解决方案与产品
微链道爱的 DaoAI 3D 视觉解决方案主要由自研 3D 相机和 DaoAI World 世界模型驱动的算法组成。3D 相机能够快速、准确地生成高密度点云，为后续的处理提供丰富的数据。DaoAI World 算法则利用这些点云数据，实现对零件 6D 位姿的精确估计和无碰撞路径规划。
该解决方案具有高度的灵活性和适应性，能够根据不同的生产场景和零件特点进行定制化配置。无论是反光、遮挡还是姿态复杂的零件，都能实现高效、准确的抓取。同时，系统的操作简单便捷，易于维护和管理，能够为企业节省大量的人力和物力成本。
量化成效
通过使用微链道爱的 DaoAI 3D 视觉技术，企业在多个方面取得了显著的成效。在抓取成功率方面，从之前的不足 60%提升到了 99%以上，大大提高了生产的稳定性和可靠性。在生产节拍方面，从 10-20 秒/件缩短到了 4-8 秒/件，生产效率得到了大幅提升。此外，实现了上料工序的无人化，人工从重复弯腰挑拣中解放出来，降低了劳动强度，同时也减少了因人工操作带来的误差和不确定性，提高了产品质量。
常见问题
料箱抓取为什么是产线难点？
料箱中的零件散乱堆叠、互相遮挡，且表面光滑无特征。传统 2D 视觉无法判断零件翻转与倾斜，机器人抓取易打滑、撞箱或空抓。这导致自动化方案难实施，人工操作劳动强度大且节拍不稳，所以料箱抓取成为产线难点。
DaoAI 3D 视觉如何解决料箱抓取问题？
DaoAI 自研 3D 相机生成高密度点云，DaoAI World 世界模型驱动的算法估计零件 6D 位姿。系统据此规划无碰撞路径与顺序，实现无序抓取，即使在无明显特征点、强反光工况下也能稳定识别，成功率超 99%。
使用 DaoAI 3D 视觉上料有什么效果？
使用该技术后，工序实现上料无人化，下游设备不因空抓断料，综合节拍可控。人工从重复弯腰挑拣中解放，生产效率与稳定性提高，抓取成功率从不足 60%提升到 99%以上，节拍从 10-20 秒/件缩短到 4-8 秒/件。
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。