DaoAI 3D 机器人视觉助力农产品成熟度分拣

在食品/农业行业，农产品成熟度的精准分拣至关重要。微链道爱的 DaoAI 3D 机器人视觉为这一工序带来了革新性的解决方案。

在食品/农业行业，农产品的品质和成熟度直接影响其市场价值和后续加工。某农产品加工商的产线主要处理多种水果和蔬菜，在分拣工序中，需要根据农产品的成熟度将其分为不同等级。传统的分拣方式依赖人工，不仅效率低下，而且容易出现误判。该产线每天要处理大量的农产品，人工分拣难以满足日益增长的产量需求，且人工长时间工作会导致疲劳，影响分拣的准确性。

痛点：这道坎为什么难过

从多个维度来看，该产线面临着诸多困境。漏检率方面，人工分拣的漏检率高达 15%，这意味着有相当一部分不符合特定成熟度要求的农产品会流入到下一个工序，影响最终产品的质量。误报率也不容小觑，达到了 20%，这会造成资源的浪费和后续处理成本的增加。人工复判工时占总工时的 30%，极大降低了整体的工作效率。由于农产品种类繁多，换型停机时间较长，平均每次换型需要 30 分钟，严重影响生产节拍。在合规风险上，若分拣不准确，可能导致产品不符合市场标准，面临召回等风险。单件成本也因人工成本高和效率低而居高不下。

这些问题的根源在于工艺、成像和材料等多个层面。从工艺上看，农产品的成熟度判断没有明确的量化标准，不同的人有不同的判断方法，缺乏统一的规范。成像方面，农产品的外观复杂，颜色、形状各异，且表面可能存在污渍、划痕等干扰因素，传统成像技术难以准确捕捉成熟度特征。材料上，农产品是活体，其成熟度会在短时间内发生变化，增加了检测的难度。结合今日热点，传统人工分拣方式无法像机器人通过学习大量‘人类干活实录’那样，快速掌握多种成熟度判断标准和应对复杂情况。

技术原理

DaoAI 3D 机器人视觉采用自研 3D 相机，能够获取农产品的三维形貌信息。其 6D 位姿估计算法可以精确确定农产品在空间中的位置和姿态，为后续的抓取和分拣提供准确的定位。在无序料箱抓取（bin picking）功能中，算法可以识别出农产品的位置和朝向，引导机械臂准确抓取。对于涂胶/装配/上下料引导，通过精确的视觉反馈，确保机械臂在操作过程中的准确性。脑·眼·体闭环系统使得视觉系统、控制系统和机械臂之间实现高效协同，提高整体的工作效率。亚毫米手眼协调能力保证了机械臂在抓取和放置农产品时的高精度。这种技术之所以有效，是因为它综合考虑了农产品的三维特征和空间信息，避免了传统二维成像技术因表面特征不明显而导致的误判。

与传统的规则 AOI 和人工目检相比，DaoAI 3D 机器人视觉具有显著的优势。规则 AOI 通常是基于预设的规则进行检测，对于农产品这种外观和成熟度变化复杂的对象，很难制定全面准确的规则，容易出现漏检和误报。人工目检则受限于人的生理极限和主观因素，效率低且准确性不稳定。而 DaoAI 3D 机器人视觉可以通过学习大量的样本数据，不断优化检测算法，适应不同农产品的特点，提高检测的准确性和效率。

典型应用场景

• 颜色分拣：通过 3D 相机获取农产品的颜色信息，结合成熟度模型，判断其成熟度等级。难点在于农产品颜色会受到光照、表面污渍等因素影响，需要算法进行校正和分析。
• 形状检测：检测农产品的形状是否符合标准，对于形状不规则或有损伤的产品进行筛选。难点在于不同品种的农产品形状差异大，需要建立多种形状模型。
• 大小分类：根据 3D 相机测量的农产品尺寸，将其分为不同的大小等级。难点在于准确测量农产品的边界和尺寸，避免因测量误差导致分类不准确。
• 表面缺陷检测：检测农产品表面是否存在腐烂、虫洞等缺陷。难点在于缺陷的特征不明显，容易被表面的自然纹理或污渍掩盖。

落地案例

某中型农产品加工企业引入了 DaoAI 3D 机器人视觉系统用于农产品成熟度分拣。该企业每天处理约 5 吨的各类农产品，在未使用该系统前，人工分拣效率低下，漏检和误判情况严重。在上线过程中，微链道爱的技术团队首先对产线进行了详细的调研和分析，根据企业的需求和农产品的特点进行了系统的定制化开发。经过一周的调试和优化，系统正式投入使用。上线前，漏检率为 15%，误报率为 20%；上线后，漏检率降低到了<1%，误报率降低到了 3%。换型时间从原来的平均 30 分钟缩短到了 5 分钟，大大提高了生产效率。

DaoAI 3D 机器人视觉系统的应用，让农产品分拣实现了从人工粗放式到智能精准式的跨越。

微链道爱解决方案与产品

微链道爱的 DaoAI 3D 机器人视觉以其核心的自研 3D 相机和先进的算法为农产品分拣提供了强大的支持。在建模方面，通过采集大量不同品种、不同成熟度的农产品样本数据，训练出精准的成熟度判断模型。换型时，系统可以快速调整参数，适应新的农产品品种，仅需 5 分钟即可完成换型。部署方式灵活，支持 SDK / API / Docker，可根据企业的实际情况选择合适的部署方案。在集成方面，能够与企业现有的产线设备无缝对接，实现数据的共享和协同工作。同时，配套的 DaoAI AI AOI 软件系统可以进一步提高检测的准确性，通过视觉基础模型的特征认知和少样本学习，快速识别农产品的特征。

量化成效

DaoAI 3D 机器人视觉系统为企业带来了显著的量化成效。在检测准确性上，漏检率从 15%降低到了<1%，误报率从 20%降低到了 3%，大大提高了产品的质量。换型时间从平均 30 分钟缩短到 5 分钟，提高了生产的灵活性和效率。在人力成本方面，由于减少了人工分拣和复判的工作量，人力成本降低了 -60%，为企业节省了大量的开支，提升了企业的市场竞争力。