随着具身智能专属视频模型的开源，机器人视觉技术迎来新的发展机遇。微链道爱 DaoAI 3D 机器人视觉在汽车零部件行业的无序料箱抓取场景中发挥着重要作用，为行业带来了显著的变革。
在当今汽车制造业蓬勃发展的大环境下，汽车零部件的生产和供应至关重要。某头部汽车零部件供应商在其产线的上料工序中，面临着对各种形状和尺寸的汽车零部件进行抓取和上料的任务。这些零部件被无序放置在料箱中，检测对象涵盖发动机缸体、变速箱齿轮等多种关键零部件。汽车零部件的多样性和复杂性，以及无序放置的状态，给传统的抓取和检测技术带来了巨大挑战。传统技术难以准确识别和抓取这些零部件，导致生产效率低下，人力成本增加。
痛点：为什么难
从量化维度来看，传统的视觉系统在无序料箱抓取中存在诸多问题。漏检率高达 5%，这意味着每 100 个零部件中就有 5 个可能被漏检，需要进行频繁的人工复检，极大地增加了人力成本。误报率达到 10%，这会导致机器人进行不必要的抓取动作，影响生产节拍，降低生产效率。而且，当更换不同类型的零部件时，换型时间长达 30 分钟，严重影响了产线的灵活性和响应速度。
造成这些问题的根因在于，汽车零部件形状各异、尺寸不同，无序放置在料箱中会相互遮挡，传统视觉系统难以获取完整的零部件信息。同时，传统系统缺乏有效的特征提取和泛化能力，无法准确识别不同视角和姿态下的零部件。此外，传统系统的算法和硬件机制不够先进，无法快速适应不同类型零部件的换型需求。
技术原理
DaoAI 3D 机器人视觉采用自研的 3D 相机进行成像。该相机利用结构光原理，通过投射特定的光图案到物体表面，然后根据反射光的变形来获取物体的三维信息。这种成像方式能够为后续处理提供基础数据，准确呈现物体的三维形貌。在 6D 位姿估计方面，运用深度学习算法，对大量的零部件样本进行训练。深度学习模型具有强大的特征提取和泛化能力，能够学习到不同视角和姿态下零部件的特征，从而准确识别出零部件在无序状态下的 6D 位姿，为后续的抓取操作提供精确的位置和姿态信息。
与传统方法相比，传统视觉系统往往只能获取二维信息，难以处理零部件的三维特征和复杂姿态。而 DaoAI 3D 机器人视觉的结构光成像和深度学习算法相结合，能够有效解决这些问题。结构光成像提供了准确的三维信息，深度学习算法则能够对这些信息进行高效处理和分析，大大提高了检测和抓取的准确性。此外，该系统还采用了脑·眼·体闭环技术，视觉系统与机器人控制系统紧密协作，实现高效的抓取操作。同时，亚毫米手眼协调保证了机器人抓取的高精度，减少误差。
典型应用场景
- 发动机缸体抓取：发动机缸体体积较大、形状复杂，在料箱中无序放置时容易相互遮挡。DaoAI 3D 机器人视觉通过 3D 相机获取缸体的三维信息，利用深度学习算法准确识别其 6D 位姿，引导机器人进行抓取。难点在于缸体表面的纹理和形状变化较大，需要算法具有较强的泛化能力。
- 变速箱齿轮抓取：变速箱齿轮尺寸较小，且有很多细小的齿形结构。传统视觉系统难以准确识别这些齿形结构和齿轮的姿态。DaoAI 3D 机器人视觉的结构光成像能够清晰地获取齿轮的三维形貌，深度学习算法可以精确估计其 6D 位姿，实现准确抓取。难点在于齿形结构的细节检测和微小尺寸的精确识别。
- 涂胶工序引导：在汽车零部件的涂胶工序中，需要准确控制涂胶的位置和厚度。DaoAI 3D 机器人视觉可以通过 6D 位姿估计确定零部件的精确位置和姿态，引导涂胶设备进行精确涂胶。难点在于涂胶过程中的动态变化和对涂胶精度的高要求。
- 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装配在一起。DaoAI 3D 机器人视觉可以实时检测零部件的位置和姿态，为机器人提供精确的装配引导。难点在于多个零部件之间的配合精度和装配过程中的动态调整。
- 上下料工序：在产线的上下料工序中，需要快速、准确地抓取和放置零部件。DaoAI 3D 机器人视觉可以快速识别料箱中零部件的位置和姿态，引导机器人进行高效的上下料操作。难点在于高频率的操作和对机器人动作速度的要求。
落地案例
某大型汽车零部件供应商，其生产规模较大，产线对零部件的抓取和上料效率要求极高。在引入微链道爱 DaoAI 3D 机器人视觉之前，该供应商面临着上述提到的高漏检率、高误报率和长换型时间等问题。在上线过程中，微链道爱技术团队首先对产线进行了详细的调研和分析，确定了系统的安装位置和参数设置。然后，使用自研的 3D 相机对料箱中的零部件进行扫描和建模，利用深度学习算法进行 6D 位姿估计的训练。经过一段时间的调试和优化，系统正式上线运行。
DaoAI 3D 机器人视觉的应用，为汽车零部件行业的生产带来了显著的提升，有效解决了无序料箱抓取的难题。
微链道爱解决方案与产品
以 DaoAI 3D 机器人视觉为核心，该解决方案具备无序料箱抓取、6D 位姿估计、涂胶/装配/上下料引导等能力。在落地过程中，首先使用自研的 3D 相机对料箱中的零部件进行扫描，快速获取其 3D 信息。然后，利用深度学习算法进行 6D 位姿估计，确定零部件的精确位置和姿态。接着，通过脑·眼·体闭环技术，将视觉信息传递给机器人控制系统，引导机械臂进行准确的抓取和上料操作。同时，配套的 DaoAI AI AOI 软件系统可对抓取的零部件进行质量检测，确保产品质量。
量化成效：使用 DaoAI 3D 机器人视觉后，零部件的检出率提高到 99.2%，漏检率降低至 <0.8%，大大减少了人工复检的工作量。误报率降低了 -60%，有效提高了生产节拍。换型时间从原来的 30 分钟缩短至 5min，显著提升了产线的灵活性和响应速度。
常见问题
微链道爱 DaoAI 3D 机器人视觉能解决汽车零部件行业哪些痛点？
微链道爱 DaoAI 3D 机器人视觉可解决汽车零部件行业无序料箱抓取难题。原漏检率 5%、误报率 10%，使用后检出率达 99.2%、误报率降 60%，还将换型时间从 30 分钟缩至 5 分钟，有效提升生产效率和产线灵活性。
DaoAI 3D 机器人视觉的技术原理是什么？
DaoAI 3D 机器人视觉采用自研 3D 相机成像，利用结构光原理获物体三维信息。6D 位姿估计运用深度学习算法，对大量样本训练，结合脑·眼·体闭环与亚毫米手眼协调保障操作，提高检测和抓取准确性。
微链道爱针对汽车零部件无序料箱抓取的解决方案是什么？
以 DaoAI 3D 机器人视觉为核心，用自研 3D 相机扫描获 3D 信息，经深度学习算法进行 6D 位姿估计，通过脑·眼·体闭环引导机械臂抓取，配套软件系统进行质量检测。
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。