DaoAI 3D 機器人視覺實現農產品成熟度分揀

在食品與農業行業，農產品成熟度的準確分揀至關重要。微鏈道愛 DaoAI 3D 機器人視覺憑借其獨特優勢，為農產品分揀帶來了新的解決方案。

用戶場景：某農產品加工企業，在其農產品分揀產線上，需要對大量的水果（如苹果、橙子等）進行成熟度分揀。這些水果在進入加工環節前，必須根據其成熟度進行分類，以保證最終產品的質量和口感。傳統的人工分揀方式效率低、準確性差，無法滿足企業日益增長的生產需求。

痛點：一方面，人工分揀的漏檢率較高，據統計達到了 8%左右，導致部分未成熟或過熟的水果進入加工環節，影響產品品質。同時，人工分揀的誤報率也達到了 7%，造成了不必要的人力和資源浪費。此外，隨着影智 XBOT 具身智能體系構建對餐飲服務機器人視覺能力提升的實践探索，傳統的人工分揀方式已經難以滿足智能化生產的需求，在換型速度上也較慢，每次換型需要約 30 分鐘，嚴重影響了生產效率。

技術原理

DaoAI 3D 機器人視覺采用自研 3D 相機，通過結構光成像原理，能夠快速、準確地獲取農產品的三維形貌信息。同時，結合 6D 位姿估計算法，可精確確定農產品的位置和姿態。對於農產品的成熟度檢測，利用先進的圖像識別算法，分析水果的顏色、紋理等特征。因為成熟度不同的水果在顏色和紋理上存在明顯差異，這些算法能夠準確識別這些差異，從而判斷其成熟度。這種結合了硬件成像和軟件算法的方式，使得系統能夠在複雜的場景下穩定工作，有效提高檢測的準確性。

• 自研 3D 相機提供高精度的三維數據，為後續的處理提供基礎。
• 6D 位姿估計算法確保機械臂能夠準確抓取農產品。
• 圖像識別算法通過對大量樣本的學習，能夠準確區分不同成熟度的農產品。
• 腦·眼·體閉環技術使得機器人能夠根據檢測結果實時調整操作，實現高效分揀。
• 亞毫米手眼協調能力保證了抓取和放置的精準度，避免農產品受損。

微鏈道愛解決方案與產品

微鏈道愛以 DaoAI 3D 機器人視覺為核心解決方案。該產品具備無序料箱抓取 bin picking 功能，能夠在料箱中快速準確地抓取農產品。其塗膠/裝配/上下料引導功能，可實現農產品的高效分揀和轉移。同時，通過腦·眼·體閉環，機器人能夠實時根據視覺反饋調整動作，保證分揀的準確性。在實際落地中，微鏈道愛將自研 3D 相機安裝在機械臂上，使其能夠實時獲取農產品的三維信息。配合 6D 位姿估計和亞毫米手眼協調能力，機械臂能夠準確抓取不同位置和姿態的農產品，並根據成熟度進行分類放置。此外，還可結合微鏈道愛的其他產品，如 DaoAI AI AOI 軟件系統進行數據處理和分析，進一步優化分揀流程。

DaoAI 3D 機器人視覺為農產品成熟度分揀提供了高效、準確的解決方案。

量化成效：引入 DaoAI 3D 機器人視覺後，農產品成熟度分揀的檢出率提高到了 97%，漏檢率降低到了 <3%，大大提升了產品的品質。同時，誤報率降低了 -60%，減少了不必要的資源浪費。換型時間也從原來的 30 分鐘縮短至 5 分鐘，顯著提高了生產效率。