3D 拍照建模
相机一次成像,重建工件的三维点云与位姿 —— 不依赖模板、不靠人画特征点。
主权 AI 价值 · SOVEREIGN AI
机器人抓取策略、产线节拍、料箱布局,背后是完整的工艺 know-how。按 IDC 的主权框架,机器人视觉首先要守住技术主权:核心算法与手眼标定数据本地运行、安全可控,实时性也不受公网延迟或断网影响。
抓取策略与标定参数留在厂内,不经过任何外部服务器中转。
机器人执行是实时任务,本地部署消除了因网络波动导致的产线停摆风险。
每次调优只喂养你自己的模型,不会被打包卖给同行。
应用场景 · SCENARIOS

零部件制造中的上料工序看似简单,但对散乱堆叠、表面光滑无特征的零件,传统自动化方案往往难以奏效。

涂胶密封质量直接影响整车防水防尘性能,胶路断裂、溢胶、缺胶等缺陷传统检测手段难以做到 100% 在线覆盖。

总成装配环节的螺栓错装、漏装是常见质量风险,人工检测与传统视觉方案对这类问题的拦截能力有限。

紧固件拧紧工序既要保证高节拍生产,又要满足全数检验要求,传统方案难以兼顾效率与精度。

农产品成熟度分拣长期依赖人工经验判断,标准不一致、数据出厂等问题制约规模化应用。

食品加工线的异物剔除与品质分级环节,误报率压降与复检减负是提升效率的关键。

电池模组内部焊点错位可能导致内阻升高、局部过热甚至安全隐患,是电池制造的关键质量风险点。
相机一次成像,重建工件的三维点云与位姿 —— 不依赖模板、不靠人画特征点。
世界模型理解空间、堆叠与遮挡关系,输出每个工件的可抓取位姿与优先级。
自动规划无碰撞路径,把抓取位姿映射到机械臂坐标系,感知-推理-执行闭环。
工件随意堆叠、互相遮挡也能逐个识别、规划抓取。
来料位置不固定也能精准对位,省去精密治具。
不靠 CAD 模板,反光、暗色、异形件同样稳。
±0.05mm 标定精度,抓得准、放得稳。
同一套视觉既做质检,又给机器人导航,复用底座。
对接 ABB / KUKA / FANUC / 国产机器人,SDK / API 接入。
为什么不一样 · WHY DAOAI
同行要么只做视觉、要么只做机械臂集成。我们从传感器、3D 成像到世界模型全栈自研 —— 质检与引导共用一个底座,越用越聪明。
1 亿+ 真实工业场景数据,持续打磨同一个空间理解模型。
八年驻厂、一条条产线沉淀出来的部署工程经验。
典型应用 · APPLICATIONS
螺栓、连接件、铸件等散堆零件直接抓取上线。
毛坯 / 成品自动装夹与转运,替代人工搬运。
视觉对位引导装配、打螺丝、插接与涂胶。
混合纸箱、托盘混码的识别与拆码垛。
小件、反光件、异形件的高精度抓取。
沿工件实际轮廓自适应规划加工轨迹。
| 对比维度 | 传统 2D 视觉 | 通用 3D 方案 | DaoAI 机器人视觉 |
|---|---|---|---|
| 来料要求 | 需固定位置 / 治具 | 有限堆叠 | 无序堆叠直接抓 |
| 建模方式 | 人工画 ROI / 模板 | 依赖 CAD 模板 | 点云 + 世界模型,无模板 |
| 反光 / 暗色件 | 易失效 | 适应性有限 | 多模态成像,稳定 |
| 数据安全 | — | 常需上云 | 100% 本地,数据不出厂 |
| 持续优化 | 固定算法 | 需厂商介入 | 从产线反馈持续学习 |
DaoAI机器人视觉手眼标定精度可达±0.05mm,能实现亚毫米级手眼协调,让机器人抓得准、放得稳,保障操作的精准度,适用于对精度要求高的工业场景。
传统2D视觉需来料固定位置或使用治具,而DaoAI机器人视觉可对无序堆叠的物料直接抓取,无需固定位置和治具,大大提高了生产的灵活性和效率。
可以。DaoAI机器人视觉支持本地部署,数据不出厂,能保障企业数据安全。我们有八年驻厂沉淀的部署工程经验,可确保稳定高效部署。
以上问答由人工智能辅助生成,仅供参考;具体产品参数与服务承诺以商务沟通为准。