DaoAI 3D 机器人视觉实现食品异物剔除与品质分级

在食品/农业行业，异物剔除和品质分级是保障产品质量和安全的关键环节。微链道爱的 DaoAI 3D 机器人视觉为该行业提供了高效、精准的解决方案。

用户场景：某头部食品厂商的生产线上，主要产品为各类袋装零食。检测对象包括食品中的异物，如金属碎片、塑料颗粒等，以及产品的品质，如外观完整性、尺寸规格等。在零食包装工序前，需要对产品进行全面检测，确保进入包装环节的产品符合质量标准。

痛点：在传统的检测方式中，人力检测效率低下，且容易出现漏检和误报的情况。据统计，人力检测的漏检率约为 5%，误报率达到 10%，这不仅增加了产品的不合格率，还导致了大量的人力成本浪费。同时，随着市场需求的变化，产品换型频繁，传统检测设备换型时间长，需要 30 分钟以上，严重影响了生产效率。结合今日热点方向，传统检测方式缺乏机器人视觉和具身智能的学习能力，无法通过学习大量人类干活实录来提升检测能力。

技术原理

DaoAI 3D 机器人视觉采用自研 3D 相机进行成像。该相机能够获取物体的三维形貌信息，结合 6D 位姿估计算法，精确确定物体的位置和姿态。对于异物剔除，利用视觉基础模型的特征认知能力，通过对大量异物样本的学习，识别出食品中的异物特征。在品质分级方面，通过三维形貌重建技术，对产品的外观和尺寸进行精确测量，判断产品是否符合品质标准。这种技术之所以有效，是因为 3D 相机提供了更丰富的信息，相比传统 2D 成像，能够更准确地识别异物和判断产品品质，6D 位姿估计则为机器人的操作提供了精确的定位。

• 自研 3D 相机获取三维信息，提高检测精度。
• 6D 位姿估计算法实现精确的物体定位。
• 视觉基础模型学习异物特征，增强识别能力。
• 三维形貌重建技术准确判断产品品质。

微链道爱解决方案与产品

以 DaoAI 3D 机器人视觉为核心，构建了脑·眼·体闭环系统。自研 3D 相机作为“眼”，实时获取产品的三维信息；6D 位姿估计算法和视觉基础模型作为“脑”，对获取的信息进行分析和判断；机器人作为“体”，根据“脑”的指令进行异物剔除和品质分级操作。在实际落地中，通过 SDK/API/Docker 进行部署，支持 100% 本地私有化，确保数据不出厂。同时，可结合 DaoAI AI AOI 软件系统进行正样本/少样本学习，提高检测效率。

DaoAI 3D 机器人视觉实现了从数据获取到决策执行的高效闭环，为食品行业的异物剔除和品质分级提供了可靠保障。

量化成效：采用 DaoAI 3D 机器人视觉后，异物检出率达到 98%，漏检率降低至 <2%，误报率降低了 -70%。产品换型时间缩短至 5min，大大提高了生产效率。同时，由于检测精度的提高，产品的品质得到了有效提升，减少了因品质问题导致的返工和客户投诉。