DaoAI 3D 機器人視覺實現汽車塗膠檢測與路徑糾偏

隨著全球首個具身專屬的 MoE 影片模型開源，為機器人視覺和 3D 抓取與引導技術發展提供了新動力。微鏈道愛緊跟行業趨勢，其 DaoAI 3D 機器人視覺在汽車/零部件行業的塗膠/密封工序中發揮重要作用。

使用者場景：某頭部汽車零部件供應商，在其汽車零部件的生產線上，塗膠/密封工序是關鍵環節。產品涉及多種汽車零部件，如發動機缸蓋、車門框等，檢測對象為塗膠的質量和路徑，確保塗膠均勻、無斷點且路徑準確，以保證零部件的密封性和整體質量。

痛點：傳統的塗膠檢測方法存在諸多量化困境。漏檢率較高，達 3%左右，導致部分不合格產品流入後續工序；誤報率也在 5%左右，增加了不必要的複檢工作量和時間成本。此外，人力成本高，換型時間長，每次換型需 30 分鐘，嚴重影響生產效率。而全球首個具身專屬的 MoE 影片模型開源雖為機器人視覺發展提供新動力，但現有技術難以快速利用這一優勢解決塗膠檢測難題。

技術原理

DaoAI 3D 機器人視覺採用自研 3D 相機，其成像原理基於結構光深度感知技術。透過向被測物體投射特定的結構光圖案，利用相機捕捉物體表面反射的圖案變形情況，計算出物體表面各點的三維座標，從而實現高精度的三維形貌重建。在演算法方面，運用 6D 位姿估計演算法，能夠準確確定物體在三維空間中的位置和姿態。該演算法結合了深度學習和傳統視覺演算法的優勢，利用大量的樣本資料進行訓練，使模型能夠適應不同形狀、材質和表面紋理的物體。對於塗膠檢測，透過對重建的 3D 影像進行分析，精確識別塗膠的位置、寬度、高度和連續性等特徵，能夠快速判斷塗膠是否符合標準。同時，基於腦·眼·體閉環技術，系統能夠根據檢測結果實時調整塗膠路徑，實現亞毫米級的手眼協調，確保塗膠質量。這種技術原理之所以有效，是因為結構光深度感知技術能夠提供高精度的三維資料，6D 位姿估計演算法和深度學習模型能夠準確識別和分析塗膠特徵，腦·眼·體閉環技術能夠實現實時反饋和調整，從而有效解決了傳統檢測方法的不足。

• 結構光深度感知技術提供高精度三維資料。
• 6D 位姿估計演算法和深度學習模型準確識別分析塗膠特徵。
• 腦·眼·體閉環技術實現實時反饋和調整。

微鏈道愛解決方案與產品

以 DaoAI 3D 機器人視覺為核心，該產品具備高精度的無序料箱抓取、塗膠/裝配/上下料引導等能力。在汽車塗膠檢測場景中，自研 3D 相機對塗膠區域進行 3D 掃描成像，獲取精確的塗膠三維資料。6D 位姿估計演算法實時確定塗膠位置和姿態，透過對資料的分析，判斷塗膠是否存在缺陷。同時，系統基於腦·眼·體閉環技術，將檢測結果反饋給塗膠設備，實時糾偏塗膠路徑，確保塗膠質量。配套的 DaoAI ACI (AI-AOI) 軟體系統可實現快速的編程和模型訓練，一塊良品 5 分鐘即可完成 0 程式碼自動編程，利用 APDT 正樣本/少樣本學習（1-20 張良品）和語義誤報過濾功能，提高檢測效率和準確性。

DaoAI 3D 機器人視覺實現了塗膠檢測與路徑糾偏的高效協同，提升了汽車零部件的生產質量。

量化成效：採用 DaoAI 3D 機器人視覺後，塗膠缺陷檢出率達到 99%以上，漏檢率降低至小於 1%。誤報率降低了 60%，大大減少了複檢工作量。換型時間從原來的 30 分鐘縮短至 5 分鐘，顯著提高了生產效率。

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本文由人工智慧生成。文中客戶案例為基於產品真實能力的模擬場景，成效數字為示例性質；官方標定口徑以產品頁為準。