DaoAI 3D 機器人視覺解決總成裝配錯漏裝

在具身智能快速發展的當下，機器人視覺在汽車行業的應用愈發重要。微鏈道愛 DaoAI 3D 機器人視覺為汽車總成裝配錯漏裝檢測提供了有效解決方案。

用戶場景：某頭部汽車製造廠商的汽車總成裝配產線，主要進行汽車發動機、變速箱等核心零部件的裝配工序。其產品為各類汽車總成，檢測對象為裝配過程中零部件的錯裝和漏裝情況，以確保汽車的質量和安全性。

痛點：在傳統的汽車總成裝配產線檢測中，人力檢測存在較大的局限性。人工檢測的漏檢率高達 4%，導致部分有質量問題的汽車流入市場，可能引發安全隱患。同時，誤報率達到 6%，造成了不必要的複檢工作，增加了人力成本和時間成本。此外，產線換型需要 2 小時，效率低下，無法滿足市場快速變化的需求。具身智能背景下，傳統方法難以實現機器人與環境的有效交互和精準操作，限製了機器人視覺在實際場景中的應用拓展。

技術原理

DaoAI 3D 機器人視覺采用自研 3D 相機進行圖像采集。該相機利用結構光成像原理，通過投射特定結構的光線到物體表面，再由相機捕捉反射光線，根據光線的變形和位移信息生成高精度的三維點雲數據。同時，結合 6D 位姿估計算法，能夠精確計算出零部件的空間位置和姿態。在無序料箱抓取 bin picking 中，通過對 3D 點雲數據的分析，識別出零部件的位置和方向，從而引導機械臂準確抓取。在塗膠、裝配、上下料引導中，利用三維形貌重建和語義理解算法，對裝配過程進行實時監測和指導，確保每個零部件的正確安裝。其腦·眼·體閉環系統能夠實現機器人視覺、決策和執行的一體化，保證亞毫米級的手眼協調精度，有效解決總成裝配錯漏裝問題。

• 結構光成像：通過投射特殊光線獲取物體表面三維信息，提高成像精度。
• 6D 位姿估計：精確計算零部件空間位置和姿態，為裝配提供準確數據。
• 三維形貌重建：構建物體的三維模型，便於識別和檢測。
• 語義理解算法：對圖像進行語義分析，更準確地判斷裝配情況。
• 腦·眼·體閉環：實現視覺、決策和執行的協同，保證裝配精度。

微鏈道愛解決方案與產品

微鏈道愛的核心產品 DaoAI 3D 機器人視覺為汽車總成裝配錯漏裝檢測提供了全面的解決方案。在系統運行過程中，首先利用自研 3D 相機快速采集零部件的三維圖像，生成高精度的點雲數據。然後，6D 位姿估計算法對這些數據進行處理，精確確定零部件的位置和方向。對於無序料箱中的零部件，能夠快速識別並引導機械臂進行準確抓取。在裝配過程中，實時監測和反饋裝配情況，通過塗膠、裝配、上下料引導功能，確保每個零部件的正確安裝。同時，腦·眼·體閉環系統實現了機器人視覺、決策和執行的一體化，保證了亞毫米級的手眼協調精度。此外，配套的 DaoAI AI AOI 軟件系統可對采集的圖像進行進一步分析和處理，利用視覺基礎模型的特征認知和 APDT 正樣本/少樣本學習技術，提高檢測的準確性和效率。

DaoAI 3D 機器人視覺憑借其先進的算法和硬件，實現了汽車總成裝配錯漏裝的高效檢測。

量化成效：DaoAI 3D 機器人視覺系統投入使用後，取得了顯著的成效。漏檢率從原來的 4%降低到<0.6%，有效避免了有質量問題的產品流入市場。誤報率降低了−63%，大大減少了不必要的複檢工作，提高了生產效率。產線換型時間從 2 小時縮短至 5min，能夠快速響應市場需求，增強了企業的競爭力。