DaoAI 3D 机器人视觉：实现食品异物剔除与精准品质分级

微链道爱的 DaoAI 3D 机器人视觉凭借其独特的技术优势，在食品行业的异物剔除和品质分级环节发挥着关键作用，为企业带来了显著的效益提升。

在食品和农业行业，保障产品质量和安全是企业发展的基石。异物剔除和品质分级作为其中的关键环节，直接影响着产品的市场竞争力和消费者的健康。以某头部食品厂商的生产线为例，其主要产品为各类袋装零食。在零食包装工序前，需要对产品进行全面检测，检测对象不仅包括食品中的异物，如金属碎片、塑料颗粒等，还涵盖了产品的品质，如外观完整性、尺寸规格等。只有确保进入包装环节的产品符合严格的质量标准，才能让消费者放心购买。

痛点：为什么难

传统的检测方式存在诸多问题。从效率维度来看，人力检测效率极其低下。据统计，人力检测的漏检率约为 5%，误报率达到 10%。这意味着每 100 个产品中，可能有 5 个存在问题的产品被漏检，而 10 个正常产品会被误判为不合格。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。以该食品厂商的生产线为例，每天生产大量的袋装零食，人力检测需要投入大量的人力和时间，而且长时间的工作容易导致员工疲劳，进一步增加了漏检和误报的概率。

从换型维度分析，随着市场需求的不断变化，产品换型变得越来越频繁。传统检测设备换型时间长，需要 30 分钟以上。在这 30 多分钟的换型时间里，生产线处于停滞状态，严重影响了生产效率。对于企业来说，时间就是成本，长时间的换型时间会导致企业的生产成本大幅增加，降低企业的市场竞争力。

从技术能力维度来讲，传统检测方式缺乏机器人视觉和具身智能的学习能力。它无法通过学习大量人类干活实录来提升检测能力，只能按照预设的固定规则进行检测。当遇到新的异物类型或产品特征变化时，就难以准确识别和判断，导致检测结果的准确性和可靠性大打折扣。这也是传统检测方式难以适应现代食品行业快速发展需求的根本原因之一。

技术原理

DaoAI 3D 机器人视觉采用自研 3D 相机进行成像。该 3D 相机具备强大的功能，能够获取物体的三维形貌信息。通过结合 6D 位姿估计算法，可以精确确定物体的位置和姿态。这就好比给机器人装上了一双“火眼金睛”，让它能够更准确地了解物体在空间中的具体情况。对于异物剔除功能，它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。在学习过程中，模型会不断分析异物的形状、颜色、材质等特征，从而在实际检测中能够快速准确地将异物识别出来。

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。该技术能够将产品的三维信息进行重建，形成一个精确的数字模型，从而可以准确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，它能够看到物体的立体结构和细节，能够更准确地识别异物和判断产品品质。例如，对于一些表面有微小瑕疵的产品，2D 成像可能无法清晰地检测到，但 3D 成像可以轻松捕捉到这些细节。而 6D 位姿估计则为机器人的操作提供了精确的定位，让机器人能够准确地抓取和处理目标物体。

典型应用场景

• 袋装零食内异物检测：在袋装零食生产过程中，需要检测食品中的金属碎片、塑料颗粒等异物。检测难点在于异物可能被零食掩盖，不易被发现。DaoAI 3D 机器人视觉通过 3D 相机获取零食的三维信息，结合视觉基础模型对异物特征的学习，能够穿透零食的遮挡，准确识别出异物。
• 零食外观完整性检测：检测零食的外观是否有破损、变形等情况。难点在于不同类型的零食外观差异较大，传统检测方式难以适应。DaoAI 3D 机器人视觉通过三维形貌重建技术，对每一个零食的外观进行精确测量和分析，能够快速判断零食的外观是否完整。
• 尺寸规格检测：确保零食的尺寸符合生产标准。由于零食在生产过程中可能会出现尺寸偏差，传统检测方式可能存在误差。DaoAI 3D 机器人视觉利用 3D 相机获取零食的三维尺寸信息，能够精确判断零食的尺寸是否在规定范围内。
• 包装密封性检测：检测零食包装是否密封良好，防止空气、水分等进入导致零食变质。难点在于包装的密封情况较为复杂，传统检测方式难以准确判断。DaoAI 3D 机器人视觉可以通过分析包装的三维形貌，检测包装的密封边缘是否存在缝隙或缺陷，确保包装的密封性。

落地案例

有一家大型食品生产企业，其生产线规模较大，每天需要处理大量的袋装零食。在引入 DaoAI 3D 机器人视觉系统之前，该企业采用传统的人力检测方式，面临着效率低下、漏检率高、误报率高以及换型时间长等问题。在上线过程中，微链道爱专业的技术团队对企业的生产线进行了详细的调研和分析，根据企业的实际需求进行了系统的定制化配置。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，结合 DaoAI AI AOI 软件系统进行正样本/少样本学习，让系统能够快速适应企业的生产环境和产品特点。

DaoAI 3D 机器人视觉系统的引入，为该企业带来了显著的效益提升，实现了生产效率和产品品质的双重飞跃。

上线后，效果显著。异物检出率从原来的不足 90% 提高到了 98%，漏检率降低至 <2%，误报率降低了 -70%。产品换型时间从原来的 30 分钟以上缩短至 5 分钟，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。

微链道爱解决方案与产品

微链道爱以 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，为后续的分析和判断提供准确的数据支持。6D 位姿估计算法和视觉基础模型作为“脑”，对获取的信息进行深入分析和判断，识别出异物和判断产品品质。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，实现了从数据获取到决策执行的高效闭环。

在实际落地中，该系统可通过 SDK/API/Docker 进行灵活部署，支持 100% 本地私有化，确保数据不出厂，满足了不同企业对于数据安全和隐私的需求。同时，可结合 DaoAI AI AOI 软件系统进行正样本/少样本学习，进一步提高检测效率和准确性。通过这种方式，微链道爱的解决方案能够快速适应不同企业的生产环境和产品特点，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，企业在多个方面取得了显著的量化成效。异物检出率达到 98%，漏检率降低至 <2%，这意味着企业能够更准确地发现产品中的异物，大大提高了产品的安全性。误报率降低了 -70%，减少了因误判导致的不必要的浪费和成本增加。产品换型时间缩短至 5 分钟，相比传统方式的 30 分钟以上，生产效率得到了极大的提升。此外，由于检测精度的提高，产品的品质得到了有效保障，减少了因品质问题导致的返工和客户投诉，为企业树立了良好的品牌形象，提高了市场竞争力。

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。