DaoAI 3D 機器人視覺實現食品異物剔除與品質分級

在食品/農業行業，異物剔除和品質分級是保障產品質量和安全的關鍵環節。微鏈道愛的 DaoAI 3D 機器人視覺為該行業提供了高效、精準的解決方案。

用戶場景：某頭部食品廠商的生產線上，主要產品為各類袋裝零食。檢測對象包括食品中的異物，如金屬碎片、塑料顆粒等，以及產品的品質，如外觀完整性、尺寸規格等。在零食包裝工序前，需要對產品進行全面檢測，確保進入包裝環節的產品符合質量標準。

痛點：在傳統的檢測方式中，人力檢測效率低下，且容易出現漏檢和誤報的情況。據統計，人力檢測的漏檢率約為 5%，誤報率達到 10%，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。同時，隨着市場需求的變化，產品換型頻繁，傳統檢測設備換型時間長，需要 30 分鐘以上，嚴重影響了生產效率。結合今日熱點方向，傳統檢測方式缺乏機器人視覺和具身智能的學習能力，無法通過學習大量人類幹活實錄來提升檢測能力。

技術原理

DaoAI 3D 機器人視覺采用自研 3D 相機進行成像。該相機能夠獲取物體的三維形貌信息，結合 6D 位姿估計算法，精確確定物體的位置和姿態。對於異物剔除，利用視覺基礎模型的特征認知能力，通過對大量異物樣本的學習，識別出食品中的異物特征。在品質分級方面，通過三維形貌重建技術，對產品的外觀和尺寸進行精確測量，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 相機提供了更丰富的信息，相比傳統 2D 成像，能夠更準確地識別異物和判斷產品品質，6D 位姿估計則為機器人的操作提供了精確的定位。

• 自研 3D 相機獲取三維信息，提高檢測精度。
• 6D 位姿估計算法實現精確的物體定位。
• 視覺基礎模型學習異物特征，增強識別能力。
• 三維形貌重建技術準確判斷產品品質。

微鏈道愛解決方案與產品

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信息；6D 位姿估計算法和視覺基礎模型作為“腦”，對獲取的信息進行分析和判斷；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。在實際落地中，通過 SDK/API/Docker 進行部署，支持 100% 本地私有化，確保數據不出廠。同時，可結合 DaoAI AI AOI 軟件系統進行正樣本/少樣本學習，提高檢測效率。

DaoAI 3D 機器人視覺實現了從數據獲取到決策執行的高效閉環，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：采用 DaoAI 3D 機器人視覺後，異物檢出率達到 98%，漏檢率降低至 <2%，誤報率降低了 -70%。產品換型時間縮短至 5min，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。