DaoAI 3D 机器人视觉：精准解决装配缺漏件难题

微链道爱的 DaoAI 3D 机器人视觉技术凭借其先进的算法和成像能力，为消费品和通用行业的装配工序带来了新的变革，有效解决了缺漏件和错装问题。

在当今的消费品和通用行业中，装配工序是生产流程的关键环节。众多头部消费品厂商的装配产线承担着生产各类小型家用电器产品的重任。这些产品的装配工序复杂，需要将多个零部件精准地装配到产品主体上，检测对象涵盖螺丝、电容、芯片等小零件。确保装配过程中无缺漏件和错装情况，对于产品的质量和性能至关重要。随着市场需求的不断变化和升级，家庭及公共场景自动充电机器人解决方案的市场潜力巨大，这也对消费品的生产精度和质量提出了更高要求。

痛点：为什么难

目前，该厂商的装配工序存在诸多痛点。从量化角度来看，人工检测效率极低，漏检率高达 4%，这意味着每生产 100 个产品，可能有 4 个存在缺漏件或错装情况未被检测出来。误报率为 7%，这不仅浪费了大量的人力和时间去排查误报情况，还影响了生产线的正常运行。而且，人工检测的换型时间长达 30min，当生产线需要更换生产不同型号的产品时，长时间的换型时间严重影响了生产效率。

这些问题难以解决的根因在于人工检测的局限性。一方面，人工检测依赖于人的视觉和注意力，长时间工作容易产生疲劳，导致漏检和误报情况增加。另一方面，对于一些微小的零部件，如螺丝、芯片等，人工检测很难保证高精度的检测结果。此外，随着产品种类的不断增加，人工检测需要不断重新培训和适应新的检测要求，这也增加了人力成本和换型时间。

技术原理

DaoAI 3D 机器人视觉采用自研 3D 相机进行成像，这是其核心硬件。3D 相机能够获取物体的三维形貌信息，与传统的 2D 成像相比，它提供了更丰富的物体特征。在装配缺漏件/错装检测中，运用 6D 位姿估计算法，该算法可以精确计算出每个零部件的空间位置和姿态。通过将计算结果与预先设定的标准模型进行比对，就能准确判断零部件是否存在缺漏或错装。

这种方法有效的原因主要在于其提供的信息更全面、算法更精准。3D 相机提供的丰富三维信息可以更全面地反映物体特征，相比传统的 2D 成像，能够捕捉到更多细节。6D 位姿估计算法能准确捕捉零部件的细微变化，实现亚毫米级的手眼协调，大大提高了检测的准确性。而传统的检测方法通常只能依靠 2D 图像，难以获取物体的深度信息，对于一些隐藏的缺漏件或细微的错装情况很难检测出来。

典型应用场景

• 螺丝装配检测：在小型家用电器产品中，螺丝是常见的连接件。检测时，3D 相机获取螺丝的三维形貌，6D 位姿估计算法计算螺丝的空间位置和姿态。难点在于螺丝体积小，可能存在拧紧程度不一致等情况，需要高精度的检测算法来准确判断。
• 电容安装检测：电容是电子产品中的关键元件。通过 3D 成像和位姿估计，检测电容是否正确安装在指定位置。难点在于电容的引脚可能存在弯曲或焊接不良等情况，需要精确识别这些细微缺陷。
• 芯片装配检测：芯片的装配精度要求极高。3D 机器人视觉可以检测芯片的位置、方向和引脚连接情况。难点在于芯片的引脚密集且微小，检测过程中需要避免误判和漏判。
• 零部件漏装检测：对于一些由多个零部件组成的产品，检测是否有零部件漏装。通过与标准模型对比，判断是否存在缺失的零部件。难点在于不同零部件的形状和尺寸差异较大，需要系统能够适应各种复杂情况。

落地案例

某匿名头部消费品厂商，规模较大，拥有多条装配产线。该厂商在引入 DaoAI 3D 机器人视觉解决方案前，面临着人工检测效率低、漏检率高、误报率高和换型时间长等问题。在上线过程中，微链道爱团队首先对厂商的装配产线进行了详细的调研和分析，确定了检测对象和标准。然后在产线中部署自研 3D 相机，对系统进行调试和优化，确保其稳定运行。上线前，该厂商的人工检测漏检率为 4%，误报率为 7%，换型时间为 30min。上线后，漏检率降低至 <0.6%，误报率降低了 -63%，换型时间缩短至 5min。

DaoAI 3D 机器人视觉技术的应用，为企业带来了显著的效率提升和成本降低，使其在市场竞争中更具优势。

微链道爱解决方案与产品

以 DaoAI 3D 机器人视觉为核心，该解决方案在产线中部署自研 3D 相机，实时采集零部件的 3D 图像。通过 6D 位姿估计算法，对图像进行分析，快速判断是否存在缺漏件或错装情况。当检测到问题时，系统会立即发出警报，并通过机器人进行及时纠正。同时，迁移学习技术使得系统能够快速适应新的产品换型，只需少量样本即可完成模型更新。配套的 DaoAI World 世界模型提供统一底座，实现跨场景泛化和持续学习，进一步提升了系统的性能和适应性。

量化成效：采用该解决方案后，漏检率降低至 <0.6%，误报率降低了 -63%，换型时间缩短至 5min。这些显著的成效不仅提高了生产线的效率和产品质量，还降低了生产成本，使企业在市场竞争中更具优势。

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。