3D 拍照建模
相機一次成像，重建工件的三維點雲與位姿 —— 不依賴模板、不靠人畫特徵點。
機器人視覺是機器視覺裡面向操作的那一支:為抓取、裝配、塗膠提供物體的三維位置與姿態(6D 位姿),而不是判定表面合不合格。微鏈道愛(DaoAI)在這一層做的是 3D 引導——自研結構光相機成像,世界模型底座做位姿與手眼協調。它與 ACI 檢測共用同一個底座,但解的是「怎麼動」不是「有沒有缺陷」。
主權 AI 價值 · SOVEREIGN AI
產線佈局，是你最不該外洩的機密。
機器人抓取策略、產線節拍、料箱佈局，背後是完整的工藝 know-how。按 IDC 的主權框架，機器人視覺首先要守住技術主權：核心演算法與手眼標定資料本地執行、安全可控，實時性也不受公網延遲或斷網影響。
- 亞毫米級手眼協調本地閉環
抓取策略與標定參數留在廠內，不經過任何外部伺服器中轉。
- 斷網仍可執行
機器人執行是實時任務，微鏈道愛的本地部署消除了因網路波動導致的產線停擺風險。
- 八年駐廠工程經驗私有沉澱
每次調優只餵養你自己的模型，不會被打包賣給同行。
應用場景 · SCENARIOS
跨行業真實場景，逐一拆解
無序料箱抓取：6D 位姿驅動無特徵零件抓取
零部件製造中的上料工序看似簡單，但對散亂堆疊、表面光滑無特徵的零件，傳統自動化方案往往難以奏效。
汽車塗膠密封 100% 線上 3D 檢測與路徑糾偏
塗膠密封質量直接影響整車防水防塵效能，膠路斷裂、溢膠、缺膠等缺陷傳統檢測手段難以做到 100% 線上覆蓋。
汽車總成裝配防錯：機器人視覺降低錯漏裝率
總成裝配環節的螺栓錯裝、漏裝是常見質量風險，人工檢測與傳統視覺方案對這類問題的攔截能力有限。
緊韌體擰緊節拍與 100% 全檢
緊韌體擰緊工序既要保證高節拍生產，又要滿足全數檢驗要求，傳統方案難以兼顧效率與精度。
農產品成熟度機器人分揀：本地私有化部署
農產品成熟度分揀長期依賴人工經驗判斷，標準不一致、資料出廠等問題制約規模化應用。
食品異物剔除與分級：機器人視覺壓降誤報率
食品加工線的異物剔除與品質分級環節，誤報率壓降與複檢減負是提升效率的關鍵。
新能源電池模組焊點錯位檢測
電池模組內部焊點錯位可能導致內阻升高、局部過熱甚至安全隱患，是電池製造的關鍵質量風險點。
±0.05mm手眼標定精度
3D視覺相容結構光 / ToF / 雙目
無序分揀料箱直接抓取
<1s單次識別定位
全品牌相容主流機器人
本地部署資料不出廠
為什麼不一樣 · WHY DAOAI
同一個世界模型，
既看懂缺陷，也指揮機器人。
同行要麼只做視覺、要麼只做機械臂整合。我們從感測器、3D 成像到世界模型全棧自研 —— 質檢與引導共用一個底座，越用越聰明。
1 億+ 真實工業場景資料，持續打磨同一個空間理解模型。
八年駐廠、一條條產線沉澱出來的部署工程經驗。
AI 識別與定位
世界模型理解空間、堆疊與遮擋關係，輸出每個工件的可抓取位姿與優先順序。
引導機器人執行
自動規劃無碰撞路徑，把抓取位姿對映到機械臂座標系，感知-推理-執行閉環。
3D 視覺引導
看懂空間，機器人自己會找- 無序料箱分揀 Bin Picking
工件隨意堆疊、互相遮擋也能逐個識別、規劃抓取。
- 上下料 / 塗膠 / 裝配引導
來料位置不固定也能精準對位，省去精密治具。
- 無特徵點定位 · 自適應工件
不靠 CAD 模板，反光、暗色、異形件同樣穩。
腦 · 眼 · 體閉環
感知、推理、執行打通一條鏈- 亞毫米級手眼協調
±0.05mm 標定精度，抓得準、放得穩。
- 檢測 + 引導一體
同一套視覺既做質檢，又給機器人導航，複用底座。
- 全品牌相容 · 易整合
對接 ABB / KUKA / FANUC / 國產機器人，SDK / API 接入。
典型應用 · APPLICATIONS
螺栓、連接件、鑄件等散堆零件直接抓取上線。
毛坯 / 成品自動裝夾與轉運，替代人工搬運。
視覺對位引導裝配、打螺絲、插接與塗膠。
混合紙箱、托盤混碼的識別與拆碼垛。
小件、反光件、異形件的高精度抓取。
沿工件實際輪廓自適應規劃加工軌跡。
| 對比維度 | 傳統 2D 視覺 | 通用 3D 方案 | DaoAI 機器人視覺 |
|---|---|---|---|
| 來料要求 | 需固定位置 / 治具 | 有限堆疊 | 無序堆疊直接抓 |
| 建模方式 | 人工畫 ROI / 模板 | 依賴 CAD 模板 | 點雲 + 世界模型，無模板 |
| 反光 / 暗色件 | 易失效 | 適應性有限 | 多模態成像，穩定 |
| 資料安全 | — | 常需上雲 | 100% 本地，資料不出廠 |
| 持續最佳化 | 固定演算法 | 需廠商介入 | 從產線反饋持續學習 |
抓取相機規格 · BP SERIES SPECS
自研 3D 抓取相機 · BP 系列
五款機型覆蓋 500–3000mm 工作距離：移動機械臂臂上眼、機械協作抓取、大件拆垛碼垛。雙攝像頭 + 結構光成像，0–40°C 浮動熱校準，IP65 工業級外殼。
DaoAI BP-AMR
臂上眼 · 500–1000mm輕量化機體，藍光光柵掃描抗環境光，適合自主移動機械臂 Eye-in-hand。
DaoAI BP-AMR-GPU
臂上眼 · GPU 加速同 BP-AMR 機體，板載 GPU 把採集時間壓到 0.6–1.1 秒。
DaoAI BP-S
短距抓取 · 0.04mm 重複2.3MP 白光成像還原真實顏色，全系最高重複定位精度，相容臂上安裝。
DaoAI BP-M
協作抓取 · 800–1800mm280mm 基線兼顧精度與視野，面向機械協作抓取與上下料。
DaoAI BP-L
大件碼垛 · 最遠 3 米1725 × 971mm 視野，用於拆垛碼垛與大型零件裝載。
| 規格 | BP-AMR | BP-AMR-GPU | BP-S | BP-M | BP-L |
|---|---|---|---|---|---|
| 工作距離 / 測量距離 (mm) | 500–1000 | 500–1000 | 500–1000 | 800–1800 | 1000–3000 |
| 最佳視野 FOV (直徑 × 長度 mm) | 617 × 394 | 617 × 394 | 665 × 394 | 897 × 560 | 1725 × 971 |
| 影像解析度 | 1.6 MP | 1.6 MP | 2.3 MP | 2.3 MP | 2.3 MP |
| 基線 (mm) | 120 | 120 | 130 | 280 | 360 |
| 校準精度 ¹ (mm) | 0.2 | 0.2 | 0.07 | 0.25 | 0.32 |
| Z 重複定位精度 ² (mm) | 0.1 | 0.1 | 0.04 | 0.08 | 0.14 |
| 3D 影像採集時間 (秒) | 0.8–1.3 | 0.6–1.1 | 0.8–1.3 | 0.8–1.3 | 0.8–1.3 |
| 相機配置 | 雙攝 · 藍光 LED | 雙攝 · 藍光 LED | 雙攝 · 白光 LED | 雙攝 · 白光 LED | 雙攝 · 白光 LED |
| 尺寸 (mm) | 180 × 182 × 70 | 180 × 212 × 87 | 200 × 212 × 93 | 360 × 208 × 93 | 440 × 254 × 107 |
| 重量 (kg) | 1.5 | 2.1 | 2.3 | 5 | 5.2 |
← 左右滑動檢視完整規格 →
微鏈道愛 3D 相機共同規格 · 工作溫度 0–40°C · 通訊介面 乙太網 · 被動散熱 · IP65 工業級外殼 · 雙攝像頭結構提升熱穩定性，每臺出廠前經 58 小時溫度測試、按 0–40°C 做浮動熱校準 · 板載 NVIDIA® Jetson TX2 NX，1 秒內完成 3D 點雲採集 · Camera Studio 配置軟體，支援 C# / C++ API，3 分鐘安裝上線。
¹ 校準精度：在最佳視野與距離下採集標定板的平均測量誤差。² Z 重複定位精度：在最佳工作距離下掃描 15 次，全視野 100 個樣本點 Z 值的標準偏差。
常見問題
DaoAI機器人視覺的手眼標定精度如何？
DaoAI機器人視覺手眼標定精度可達±0.05mm，能實現亞毫米級手眼協調，讓機器人抓得準、放得穩，保障操作的精準度，適用於對精度要求高的工業場景。
DaoAI機器人視覺與傳統2D視覺相比，在來料要求上有什麼不同？
傳統2D視覺需來料固定位置或使用治具，而DaoAI機器人視覺可對無序堆疊的物料直接抓取，無需固定位置和治具，大大提高了生產的靈活性和效率。
DaoAI機器人視覺可以部署在本地嗎？
可以。DaoAI機器人視覺支援本地部署，資料不出廠，能保障企業資料安全。我們有八年駐廠沉澱的部署工程經驗，可確保穩定高效部署。
以上問答由人工智慧輔助生成，僅供參考；具體產品參數與服務承諾以商務溝通為準。