青瞳视觉 Project Decode 多模态数据采集系统
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硬件级同步
统一时间基准
多类工位
桌面到货架
⚠️行业痛点与挑战
🔍传感器各记各的
相机、手套与触觉垫分别用三台电脑录制，收工后靠拍手对时间，一条数据要花半天对齐。
⏱️遮挡就断片
纯光学方案在货架里一弯腰就丢标记点，动作缺一段，整条样本只能作废。
🧠触觉只在演示里
力信息靠事后补录，抓取时的接触压力拿不到，训练出来的策略不会用力。
🔗采完还要洗
原始数据有丢帧、漂移与错位，清洗脚本写了几个月，标注同学一半时间在补洞。
📉场景不像真的
在空房间里摆拍的动作，到了真实工位因为台面高度与货架间距不同，策略迁移不过去。
🚧采集效率低
一套设备一天只能录几十条，人停机不停，数据量和模型需求差一个数量级。
🎯产品定位与核心价值
一套按工位搭起来的多模态采集装置，光学、惯性、触觉与视频同步落盘，采完的序列可直接进训练流程，省掉人工清洗与对齐。
💡实施可复制
四路同步落盘工具的部署步骤被固化为标准动作，具身数据采集方案能力可跨项目平移。
🔁边界可控制
具身数据采集方案能力的适用范围被明确界定，四路同步落盘工具的预期不被人为放大。
🧷投入可预期
四路同步落盘工具的总体成本在项目启动前即可测算，具身数据采集方案投入的规模有依据。
⚙️核心能力详解
🧮四路信号同采
光学位姿、惯性手套、电子皮肤与视频在一台主控上收齐，一次采集得到互相标注过的多模态序列。
🧱光惯融合抗遮挡
光学丢点时由惯性通道续上姿态，回到光学视野后重新收敛，动作在货架与弯腰场景里不断片。
⚡触觉与力同步
电子皮肤按接触、滑动与抓取分类记录压力变化，力信号与手部位姿落在同一时间轴上。
📊硬件级时间基准
主控按统一时钟给各传感器打点，采集中就把时序偏差压住，不靠事后插值去补。
🌐伴随式无感采集
在真实工位旁布置，操作者按日常节奏作业即可，不必为采集改变动作习惯与站位。
🔧输出前自动修复
对缺失帧与时序错位做自动修补与对齐，导出的是可直接进训练流程的序列，人工清洗量大幅下降。
📐技术规格
| 产品名称 | Project Decode 多模态数据采集系统 |
| 所属厂商 | 青瞳视觉 |
| 产品分类 | 数据采集/挖掘·具身数据采集方案 |
| 核心能力 | 四路信号同采、光惯融合抗遮挡、触觉与力同步 |
| 应用场景 | 桌面级装配采集、物流打包工位、商超货架整理 |
| 部署前提 | 具身数据采集方案的运行环境需与数据采集/挖掘场景的既有基础设施相匹配 |
| 能力颗粒度 | 具身数据采集方案可按四路同步落盘工具场景的规模逐级启用，初期投入可控 |
| 协同机制 | 光惯融合采集工具与具身数据采集方案的接口在实施阶段一并确认，避免后续返工 |
| 运维归属 | 具身数据采集方案的日常运维责任可在实施阶段明确并交接 |
🏭典型应用场景
✈️桌面级装配采集
实验员在桌面上摆好零件盒与工装，操作者戴光惯手套完成插拔与拧紧，相机与触觉垫同步记录手部位姿与接触力。采集前先空跑一遍确认无遮挡，按单条样本可用率与采集节拍核对。
🚗物流打包工位
仓库实景里搭出打包台，操作者取箱、放件、贴单、封箱，视频与位姿同时录制，触觉数据补上按压与拉扯的力度。场地按真实货架间距布置，按每小时有效条数与动作完整度核对。
🔋商超货架整理
按真实货架间距布采集区，操作者取货、摆正、补货，弯腰与侧身时频繁遮挡，靠惯性通道补上光学丢失的片段。采集后核对补齐段与实测段的衔接，按数据补齐率核对。
🌊家居场景操作
在样板间里采集开柜、倒水、叠衣等长序列动作，相机装在墙角与吊顶，避开家具挡视线。长序列按分钟计，中途不喊停，按断点数与重采率核对。采完当天回放一遍，异常段当场标记。
🏗️工业制造工位
在产线旁按实际台面高度复刻工位，操作者完成上料、对位与下料，电子皮肤记录夹持压力。采集中同步记录真机节拍，按采集数据与真机执行的一致性核对。
🚢大空间群体采集
在开阔场地同时采集多名操作者的协同搬运与交接动作，多机位按同一时钟落盘，各人分配固定的标记组。按同场人数与跨人交互数据的完整度核对。
🏆典型应用案例
📦
工位按真机尺寸复刻
先量真实台面高度、货架间距与取件路径，按尺寸搭采集区，相机装在视线不被遮挡的位置；复刻偏差控制在几厘米内，采一批小样本试训，验收后再签收。收益按策略迁移后的成功率核对。
🛫
采前跑一次同步校验
每次开机先做标定与同步检查，用同步脉冲核对四路数据的时间偏差，偏差超限就重来；把校验结果写进当次采集记录，收益按补采批次与废样数量核对。校验记录随批次保存，便于复查。
🏭
动作按任务卡片分段
把一次采集拆成取件、移动、放置三张卡片，操作者按卡片完成并在间隙停一秒，切分点清晰；后续标注不必逐帧找边界，收益按标注工时与争议条数核对。卡片顺序变更要同步更新标注模板。
📦
数据按批次打包归档
每批采集生成一份清单，记录工位、操作者、任务卡片与异常说明，原始包按批次存盘并留校验和；换人接手时按清单核对，收益按回溯定位时间核对。清单与数据放在同一目录，避免脱节。
🔌接入方式
🖥️训练平台与数据集仓库
采集包按批次推送到存储，训练侧按索引拉取并转成框架格式；要约定命名规则与版本号，否则同一任务的多批数据混在一起无法复现，出了问题也说不清是哪一批。
☁️机器人本体与遥操作设备
采集时的夹具、末端与真机保持一致，动作幅度与可达范围要对得上；本体换代后要重新标定工位，旧数据仍可用，但迁移前要核对末端尺寸与安装偏置的差异。
🤝企业存储与权限系统
原始视频与点云体积大，落盘要走企业存储并配置生命周期策略；涉及产线画面的数据要按项目分权，外包标注只开放切片后的片段，下载权限单独控制。
🧩生态协同与能力底座
🧩机器人整机与零部件厂
整机厂需要成规模的操作数据来训策略，采集能力往往自建一部分、外采一部分；设备与场景要能随产品迭代调整，交付周期跟着研发节奏走，不能按年框死。
🔗研究院与课题组
课题组按研究方向选场景，动作定义与标注口径差异大；设备要支持自定义任务卡片，否则采回来的数据只能自己用，换一个课题就要重搭一遍场地。
🌱场景提供方
仓储、商超与工厂提供真实工位，涉及场地排期与安全审批；进场前要把相机布置、用电与人员安排谈清楚，采集中断多半卡在这些环节而不是设备本身。
🚀产品差异化特点
🌟四路信号一起采
光学、惯性、触觉与视频在同一台主控上收齐，不用几台电脑各录一段再拼；单模态方案在遮挡或力反馈上总要事后补，补出来的段与实测段接不上。
🆚同步做在硬件层
主控在采集时为各路数据统一打点，时间偏差在采集时就压住；靠软件打点的方案，事后对齐的误差随采集时长累积，录得越久偏得越多。
🧬按真实工位布场
采集区照真机尺寸复刻，动作带着台面高度与货架间距的约束；在空房间里摆拍的数据，换到产线往往要重训，迁移成本最后都落在算法同事身上。
✅最佳实践
📝
光照与反光先处理
红外相机对阳光与镜面反射敏感，靠窗工位要拉帘，金属台面要铺哑光垫；布场时不处理，采集中途丢点会反复返工，返工一次就是半天，进度和样本量都受拖累。
🔄
标定与触觉基线
相机标定残差超限会让位姿整体偏移，手套基线没做会让力值带零漂；两项都在每次开机时做，别指望事后校正，校正过的数据与原始数据不能混用。
🎯
存储与备份
多模态原始包体积大，采集机本地盘很快写满；按批次转存并留校验和，删原始数据前确认已归档，归档失败的批次要当天补，别等月底才发现。
📈
采集人员的动作规范
同一任务由不同人做，风格差异会变成数据噪声；先定动作要点并做示范，采集时按卡片执行，别让操作者自由发挥，人员更换后要重新对齐一次。
🗺️企业落地路径
1️⃣
场景与工位选定
按训练目标挑三到五个典型工位，量尺寸、定相机位与操作半径，同时确认电源与网络走向，输出布场图与设备清单，作为后续批次的场地基线。
2️⃣
单工位打通
先在一个工位跑通四路同步、标定与导出，采一小批数据做格式验证，形成布场与采集作业指导书，把踩过的坑写进注意事项。
3️⃣
批量采集与质检
按批次排产，采集中同步做同步校验与可用率抽检，不合格批次当天补采，输出批次清单与质检记录，并统计各类返工原因。
4️⃣
数据集交付与迭代
按任务整理数据集并锁版本，交付字段说明与统计口径，根据训练反馈调整工位与动作卡片，把有效的动作设计沉淀成模板。
💬常见问题 FAQ
布场需要多大面积？
桌面级工位两三平方米即可，货架与家居场景按真实尺寸留出操作半径，大空间群体采集要按人数与动作幅度放大；相机一般高于操作者头顶，避免弯腰时被身体挡住，但俯角过大手指会丢点。
触觉手套有尺码要求吗？
手套按手长分档，操作者试戴后要做一次空载基线，确认无接触时读数为零；手型跨档时用相邻尺码并重做基线，否则抓取力的读数会偏，跨人比较尤其不准。
能接我们自己的力传感器吗？
可以按外设的接口形式评估，能输出模拟量或标准总线的较容易并入同步链路；私有协议要提供通讯手册，由集成方做适配层，接入后要重测时间偏差与量程换算。
数据导出是什么格式？
原始包保留各传感器的原始流与时间戳，另出一份对齐后的索引与标注骨架；具体字段随版本变化，交付前要锁定版本号并留一份字段说明，换版本时按说明做迁移。
可以多人同时采集吗？
可以，同场多人要在标定阶段给每人分配固定标记组，避免身份互换；人数增加后要复核相机覆盖与遮挡，跨人交互的动作建议单独设计卡片，别和单人任务混在一批。
采完的数据怎么进训练？
平台导出的是带时间戳的多模态序列，训练侧按帧对齐后取状态与动作；若训练框架要求固定频率，要先做重采样，别在训练脚本里临时插值，那样每批数据口径都不同。
连续采集会不会过热？
相机与主控长时间工作会温升，接口与解算机器的散热要单独考虑；建议按批次安排间歇，并在长时间采集时盯住丢帧计数，连续几小时后的数据要单独抽检。
一个动作要采多少条？
按任务的自由度与失败率定，简单抓取几十条能看出趋势，含力控与多步协作的任务要成倍增加；先用小批量试训，看失败集中在哪类动作，再决定补采方向与数量。
📄信息来源与免责声明
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