DaoAI 3D 機器人視覺：精準解決裝配缺漏件難題

微鏈道愛的 DaoAI 3D 機器人視覺技術憑藉其先進的演算法和成像能力，為消費品和通用行業的裝配工序帶來了新的變革，有效解決了缺漏件和錯裝問題。

在當今的消費品和通用行業中，裝配工序是生產流程的關鍵環節。眾多頭部消費品廠商的裝配產線承擔著生產各類小型家用電器產品的重任。這些產品的裝配工序複雜，需要將多個零部件精準地裝配到產品主體上，檢測物件涵蓋螺絲、電容、晶片等小零件。確保裝配過程中無缺漏件和錯裝情況，對於產品的質量和效能至關重要。隨著市場需求的不斷變化和升級，家庭及公共場景自動充電機器人解決方案的市場潛力巨大，這也對消費品的生產精度和質量提出了更高要求。

痛點：為什麼難

目前，該廠商的裝配工序存在諸多痛點。從量化角度來看，人工檢測效率極低，漏檢率高達 4%，這意味著每生產 100 個產品，可能有 4 個存在缺漏件或錯裝情況未被檢測出來。誤報率為 7%，這不僅浪費了大量的人力和時間去排查誤報情況，還影響了生產線的正常執行。而且，人工檢測的換型時間長達 30min，當生產線需要更換生產不同型號的產品時，長時間的換型時間嚴重影響了生產效率。

這些問題難以解決的根因在於人工檢測的侷限性。一方面，人工檢測依賴於人的視覺和注意力，長時間工作容易產生疲勞，導致漏檢和誤報情況增加。另一方面，對於一些微小的零部件，如螺絲、晶片等，人工檢測很難保證高精度的檢測結果。此外，隨著產品種類的不斷增加，人工檢測需要不斷重新培訓和適應新的檢測要求，這也增加了人力成本和換型時間。

技術原理

DaoAI 3D 機器人視覺採用自研 3D 相機進行成像，這是其核心硬體。3D 相機能夠獲取物體的三維形貌資訊，與傳統的 2D 成像相比，它提供了更豐富的物體特徵。在裝配缺漏件/錯裝檢測中，運用 6D 位姿估計演算法，該演算法可以精確計算出每個零部件的空間位置和姿態。透過將計算結果與預先設定的標準模型進行比對，就能準確判斷零部件是否存在缺漏或錯裝。

這種方法有效的原因主要在於其提供的資訊更全面、演算法更精準。3D 相機提供的豐富三維資訊可以更全面地反映物體特徵，相比傳統的 2D 成像，能夠捕捉到更多細節。6D 位姿估計演算法能準確捕捉零部件的細微變化，實現亞毫米級的手眼協調，大大提高了檢測的準確性。而傳統的檢測方法通常只能依靠 2D 影象，難以獲取物體的深度資訊，對於一些隱藏的缺漏件或細微的錯裝情況很難檢測出來。

典型應用場景

• 螺絲裝配檢測：在小型家用電器產品中，螺絲是常見的連線件。檢測時，3D 相機獲取螺絲的三維形貌，6D 位姿估計演算法計算螺絲的空間位置和姿態。難點在於螺絲體積小，可能存在擰緊程度不一致等情況，需要高精度的檢測演算法來準確判斷。
• 電容安裝檢測：電容是電子產品中的關鍵元件。透過 3D 成像和位姿估計，檢測電容是否正確安裝在指定位置。難點在於電容的引腳可能存在彎曲或焊接不良等情況，需要精確識別這些細微缺陷。
• 晶片裝配檢測：晶片的裝配精度要求極高。3D 機器人視覺可以檢測晶片的位置、方向和引腳連線情況。難點在於晶片的引腳密集且微小，檢測過程中需要避免誤判和漏判。
• 零部件漏裝檢測：對於一些由多個零部件組成的產品，檢測是否有零部件漏裝。透過與標準模型對比，判斷是否存在缺失的零部件。難點在於不同零部件的形狀和尺寸差異較大，需要系統能夠適應各種複雜情況。

落地案例

某匿名頭部消費品廠商，規模較大，擁有多條裝配產線。該廠商在引入 DaoAI 3D 機器人視覺解決方案前，面臨著人工檢測效率低、漏檢率高、誤報率高和換型時間長等問題。在上線過程中，微鏈道愛團隊首先對廠商的裝配產線進行了詳細的調研和分析，確定了檢測物件和標準。然後在產線中部署自研 3D 相機，對系統進行除錯和最佳化，確保其穩定執行。上線前，該廠商的人工檢測漏檢率為 4%，誤報率為 7%，換型時間為 30min。上線後，漏檢率降低至 <0.6%，誤報率降低了 -63%，換型時間縮短至 5min。

DaoAI 3D 機器人視覺技術的應用，為企業帶來了顯著的效率提升和成本降低，使其在市場競爭中更具優勢。

微鏈道愛解決方案與產品

以 DaoAI 3D 機器人視覺為核心，該解決方案在產線中部署自研 3D 相機，實時採集零部件的 3D 影象。透過 6D 位姿估計演算法，對影象進行分析，快速判斷是否存在缺漏件或錯裝情況。當檢測到問題時，系統會立即發出警報，並透過機器人進行及時糾正。同時，遷移學習技術使得系統能夠快速適應新的產品換型，只需少量樣本即可完成模型更新。配套的 DaoAI World 世界模型提供統一底座，實現跨場景泛化和持續學習，進一步提升了系統的效能和適應性。

量化成效：採用該解決方案後，漏檢率降低至 <0.6%，誤報率降低了 -63%，換型時間縮短至 5min。這些顯著的成效不僅提高了生產線的效率和產品質量，還降低了生產成本，使企業在市場競爭中更具優勢。

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。