DaoAI 3D 机器人视觉解决总成装配错漏装

在具身智能快速发展的当下，机器人视觉在汽车行业的应用愈发重要。微链道爱 DaoAI 3D 机器人视觉为汽车总成装配错漏装检测提供了有效解决方案。

用户场景：某头部汽车制造厂商的汽车总成装配产线，主要进行汽车发动机、变速箱等核心零部件的装配工序。其产品为各类汽车总成，检测对象为装配过程中零部件的错装和漏装情况，以确保汽车的质量和安全性。

痛点：在传统的汽车总成装配产线检测中，人力检测存在较大的局限性。人工检测的漏检率高达 4%，导致部分有质量问题的汽车流入市场，可能引发安全隐患。同时，误报率达到 6%，造成了不必要的复检工作，增加了人力成本和时间成本。此外，产线换型需要 2 小时，效率低下，无法满足市场快速变化的需求。具身智能背景下，传统方法难以实现机器人与环境的有效交互和精准操作，限制了机器人视觉在实际场景中的应用拓展。

技术原理

DaoAI 3D 机器人视觉采用自研 3D 相机进行图像采集。该相机利用结构光成像原理，通过投射特定结构的光线到物体表面，再由相机捕捉反射光线，根据光线的变形和位移信息生成高精度的三维点云数据。同时，结合 6D 位姿估计算法，能够精确计算出零部件的空间位置和姿态。在无序料箱抓取 bin picking 中，通过对 3D 点云数据的分析，识别出零部件的位置和方向，从而引导机械臂准确抓取。在涂胶、装配、上下料引导中，利用三维形貌重建和语义理解算法，对装配过程进行实时监测和指导，确保每个零部件的正确安装。其脑·眼·体闭环系统能够实现机器人视觉、决策和执行的一体化，保证亚毫米级的手眼协调精度，有效解决总成装配错漏装问题。

• 结构光成像：通过投射特殊光线获取物体表面三维信息，提高成像精度。
• 6D 位姿估计：精确计算零部件空间位置和姿态，为装配提供准确数据。
• 三维形貌重建：构建物体的三维模型，便于识别和检测。
• 语义理解算法：对图像进行语义分析，更准确地判断装配情况。
• 脑·眼·体闭环：实现视觉、决策和执行的协同，保证装配精度。

微链道爱解决方案与产品

微链道爱的核心产品 DaoAI 3D 机器人视觉为汽车总成装配错漏装检测提供了全面的解决方案。在系统运行过程中，首先利用自研 3D 相机快速采集零部件的三维图像，生成高精度的点云数据。然后，6D 位姿估计算法对这些数据进行处理，精确确定零部件的位置和方向。对于无序料箱中的零部件，能够快速识别并引导机械臂进行准确抓取。在装配过程中，实时监测和反馈装配情况，通过涂胶、装配、上下料引导功能，确保每个零部件的正确安装。同时，脑·眼·体闭环系统实现了机器人视觉、决策和执行的一体化，保证了亚毫米级的手眼协调精度。此外，配套的 DaoAI AI AOI 软件系统可对采集的图像进行进一步分析和处理，利用视觉基础模型的特征认知和 APDT 正样本/少样本学习技术，提高检测的准确性和效率。

DaoAI 3D 机器人视觉凭借其先进的算法和硬件，实现了汽车总成装配错漏装的高效检测。

量化成效：DaoAI 3D 机器人视觉系统投入使用后，取得了显著的成效。漏检率从原来的 4%降低到<0.6%，有效避免了有质量问题的产品流入市场。误报率降低了−63%，大大减少了不必要的复检工作，提高了生产效率。产线换型时间从 2 小时缩短至 5min，能够快速响应市场需求，增强了企业的竞争力。