DaoAI 3D 機器人視覺解決裝配缺漏件問題

在消費品和通用行業的裝配工序中，缺漏件和錯裝問題一直困擾着生產企業。微鏈道愛的 DaoAI 3D 機器人視覺技術為解決這一難題提供了有效方案。

用戶場景：某頭部消費品廠商的裝配產線，主要生產各類小型家用電器產品。在產品裝配工序中，需要將多個零部件精準裝配到產品主體上，檢測對象包括螺絲、電容、芯片等小零件，確保裝配過程中無缺漏件和錯裝情況。

痛點：在當前的市場趨勢下，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，對消費品的生產精度和質量提出了更高要求。該廠商的裝配工序存在人工檢測效率低、漏檢率高的問題，人力成本居高不下。人工檢測的漏檢率達到 4%，誤報率為 7%，且換型時間長達 30min，嚴重影響了生產線的效率和產品質量，難以滿足市場對高品質產品的需求。

技術原理

DaoAI 3D 機器人視覺采用自研 3D 相機進行成像，其能夠獲取物體的三維形貌信息。在裝配缺漏件/錯裝檢測中，運用 6D 位姿估計算法，精確計算出每個零部件的空間位置和姿態。通過與預先設定的標準模型進行比對，判斷零部件是否存在缺漏或錯裝。這種方法有效的原因在於，3D 相機提供的丰富三維信息可以更全面地反映物體特征，6D 位姿估計算法能準確捕捉零部件的細微變化，大大提高了檢測的準確性。

• 3D 相機：獲取高精度的三維形貌數據，為後續分析提供基礎。
• 6D 位姿估計算法：對零部件的位置和姿態進行精確計算，實現亞毫米級的手眼協調。
• 遷移學習：利用已有模型快速適應新的產品和檢測任務，減少模型訓練時間。
• 腦·眼·體閉環：相機、算法和機器人之間實現實時交互，確保檢測和裝配的高效進行。

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，實時采集零部件的 3D 圖像。通過 6D 位姿估計算法，對圖像進行分析，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，並通過機器人進行及時纠正。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性能和適應性。

DaoAI 3D 機器人視覺，以先進技術實現裝配缺漏件的精準檢測。

量化成效：采用該解決方案後，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。