DaoAI 3D 機器人視覺：實現食品異物剔除與精準品質分級

微鏈道愛的 DaoAI 3D 機器人視覺憑藉其獨特的技術優勢，在食品行業的異物剔除和品質分級環節發揮著關鍵作用，為企業帶來了顯著的效益提升。

在食品和農業行業，保障產品質量和安全是企業發展的基石。異物剔除和品質分級作為其中的關鍵環節，直接影響著產品的市場競爭力和消費者的健康。以某頭部食品廠商的生產線為例，其主要產品為各類袋裝零食。在零食包裝工序前，需要對產品進行全面檢測，檢測物件不僅包括食品中的異物，如金屬碎片、塑膠顆粒等，還涵蓋了產品的品質，如外觀完整性、尺寸規格等。只有確保進入包裝環節的產品符合嚴格的質量標準，才能讓消費者放心購買。

痛點：為什麼難

傳統的檢測方式存在諸多問題。從效率維度來看，人力檢測效率極其低下。據統計，人力檢測的漏檢率約為 5%，誤報率達到 10%。這意味著每 100 個產品中，可能有 5 個存在問題的產品被漏檢，而 10 個正常產品會被誤判為不合格。這不僅增加了產品的不合格率，還導致了大量的人力成本浪費。以該食品廠商的生產線為例，每天生產大量的袋裝零食，人力檢測需要投入大量的人力和時間，而且長時間的工作容易導致員工疲勞，進一步增加了漏檢和誤報的機率。

從換型維度分析，隨著市場需求的不斷變化，產品換型變得越來越頻繁。傳統檢測裝置換型時間長，需要 30 分鐘以上。在這 30 多分鐘的換型時間裡，生產線處於停滯狀態，嚴重影響了生產效率。對於企業來說，時間就是成本，長時間的換型時間會導致企業的生產成本大幅增加，降低企業的市場競爭力。

從技術能力維度來講，傳統檢測方式缺乏機器人視覺和具身智慧的學習能力。它無法透過學習大量人類幹活實錄來提升檢測能力，只能按照預設的固定規則進行檢測。當遇到新的異物型別或產品特徵變化時，就難以準確識別和判斷，導致檢測結果的準確性和可靠性大打折扣。這也是傳統檢測方式難以適應現代食品行業快速發展需求的根本原因之一。

技術原理

DaoAI 3D 機器人視覺採用自研 3D 相機進行成像。該 3D 相機具備強大的功能，能夠獲取物體的三維形貌資訊。透過結合 6D 位姿估計演算法，可以精確確定物體的位置和姿態。這就好比給機器人裝上了一雙“火眼金睛”，讓它能夠更準確地瞭解物體在空間中的具體情況。對於異物剔除功能，它利用視覺基礎模型的特徵認知能力，透過對大量異物樣本的學習，識別出食品中的異物特徵。在學習過程中，模型會不斷分析異物的形狀、顏色、材質等特徵，從而在實際檢測中能夠快速準確地將異物識別出來。

在品質分級方面，透過三維形貌重建技術，對產品的外觀和尺寸進行精確測量。該技術能夠將產品的三維資訊進行重建，形成一個精確的數字模型，從而可以準確判斷產品是否符合品質標準。這種技術之所以有效，是因為 3D 相機提供了更豐富的資訊，相比傳統 2D 成像，它能夠看到物體的立體結構和細節，能夠更準確地識別異物和判斷產品品質。例如，對於一些表面有微小瑕疵的產品，2D 成像可能無法清晰地檢測到，但 3D 成像可以輕鬆捕捉到這些細節。而 6D 位姿估計則為機器人的操作提供了精確的定位，讓機器人能夠準確地抓取和處理目標物體。

典型應用場景

• 袋裝零食內異物檢測：在袋裝零食生產過程中，需要檢測食品中的金屬碎片、塑膠顆粒等異物。檢測難點在於異物可能被零食掩蓋，不易被發現。DaoAI 3D 機器人視覺透過 3D 相機獲取零食的三維資訊，結合視覺基礎模型對異物特徵的學習，能夠穿透零食的遮擋，準確識別出異物。
• 零食外觀完整性檢測：檢測零食的外觀是否有破損、變形等情況。難點在於不同型別的零食外觀差異較大，傳統檢測方式難以適應。DaoAI 3D 機器人視覺透過三維形貌重建技術，對每一個零食的外觀進行精確測量和分析，能夠快速判斷零食的外觀是否完整。
• 尺寸規格檢測：確保零食的尺寸符合生產標準。由於零食在生產過程中可能會出現尺寸偏差，傳統檢測方式可能存在誤差。DaoAI 3D 機器人視覺利用 3D 相機獲取零食的三維尺寸資訊，能夠精確判斷零食的尺寸是否在規定範圍內。
• 包裝密封性檢測：檢測零食包裝是否密封良好，防止空氣、水分等進入導致零食變質。難點在於包裝的密封情況較為複雜，傳統檢測方式難以準確判斷。DaoAI 3D 機器人視覺可以透過分析包裝的三維形貌，檢測包裝的密封邊緣是否存在縫隙或缺陷，確保包裝的密封性。

落地案例

有一家大型食品生產企業，其生產線規模較大，每天需要處理大量的袋裝零食。在引入 DaoAI 3D 機器人視覺系統之前，該企業採用傳統的人力檢測方式，面臨著效率低下、漏檢率高、誤報率高以及換型時間長等問題。在上線過程中，微鏈道愛專業的技術團隊對企業的生產線進行了詳細的調研和分析，根據企業的實際需求進行了系統的定製化配置。透過 SDK/API/Docker 進行部署，支援 100% 本地私有化，確保資料不出廠。同時，結合 DaoAI AI AOI 軟體系統進行正樣本/少樣本學習，讓系統能夠快速適應企業的生產環境和產品特點。

DaoAI 3D 機器人視覺系統的引入，為該企業帶來了顯著的效益提升，實現了生產效率和產品品質的雙重飛躍。

上線後，效果顯著。異物檢出率從原來的不足 90% 提高到了 98%，漏檢率降低至 <2%，誤報率降低了 -70%。產品換型時間從原來的 30 分鐘以上縮短至 5 分鐘，大大提高了生產效率。同時，由於檢測精度的提高，產品的品質得到了有效提升，減少了因品質問題導致的返工和客戶投訴。

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，構建了腦·眼·體閉環系統。自研 3D 相機作為“眼”，實時獲取產品的三維資訊，為後續的分析和判斷提供準確的資料支援。6D 位姿估計演算法和視覺基礎模型作為“腦”，對獲取的資訊進行深入分析和判斷，識別出異物和判斷產品品質。機器人作為“體”，根據“腦”的指令進行異物剔除和品質分級操作，實現了從資料獲取到決策執行的高效閉環。

在實際落地中，該系統可透過 SDK/API/Docker 進行靈活部署，支援 100% 本地私有化，確保資料不出廠，滿足了不同企業對於資料安全和隱私的需求。同時，可結合 DaoAI AI AOI 軟體系統進行正樣本/少樣本學習，進一步提高檢測效率和準確性。透過這種方式，微鏈道愛的解決方案能夠快速適應不同企業的生產環境和產品特點，為食品行業的異物剔除和品質分級提供了可靠保障。

量化成效

採用 DaoAI 3D 機器人視覺後，企業在多個方面取得了顯著的量化成效。異物檢出率達到 98%，漏檢率降低至 <2%，這意味著企業能夠更準確地發現產品中的異物，大大提高了產品的安全性。誤報率降低了 -70%，減少了因誤判導致的不必要的浪費和成本增加。產品換型時間縮短至 5 分鐘，相比傳統方式的 30 分鐘以上，生產效率得到了極大的提升。此外，由於檢測精度的提高，產品的品質得到了有效保障，減少了因品質問題導致的返工和客戶投訴，為企業樹立了良好的品牌形象，提高了市場競爭力。

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。