現今，機器視覺技術的發展與應用是落實智能制造的關鍵一環，大大推進了我國智能制造的進程。未來，高精密、高科技含量和大規模化的智能制造都離不開智能機器視覺技術應用，可助力持續推進行業高質量發展，探索技術“主脈絡”，深耕機器視覺等數字領域前沿技術。

傳統的工業生產制造，主要采用人工方式檢測產品缺陷，容易出現誤檢和漏檢等問題。目前，針對汽車行業難點及痛點，大族激光旗下全資子公司深圳市大族視覺技術有限公司（以下簡稱：大族視覺）通過搭載視覺智能檢測高端技術，為傳統行業自動化和智能化改造提供了“智慧之眼”及“數據之源”，HV系列智能軟件與智能相機相結合，使工業機械管具有出色的視覺能力,持續在汽車配件中應用中開拓新路子。

一、汽車配件視覺定位應用

在汽車生產裝配過程中，常面臨零部件種類多、尺寸差異大、結構復雜、精度和節拍要求高等挑戰，如果沒有精確的定位，機械臂在放置這些零部件時難以找到正確位置，即使細微的缺陷都會導致成本上升。因此，需要高精度視覺系統為機械臂“指引方向”。

大族視覺HV系列智能軟件與智能相機相結合，使工業機械管具有出色的視覺能力,迅速適應物體的位置變化,可處理雜亂或部分被遮擋的物體、無序或非常相似的部件以及透明或反射強的元件。

解決方案

HV5.0智能軟件系統，搭配定制組合相機、鏡頭及光源,可采集場景信息，實時識別和定位物體，提供準確的坐標信息，引導裝配機械臂進行精準操作。

應用案例

制動盤定位打標：制動器是制動系統中用以產生阻礙車輛運動或運動趨勢制動力的部件，制動盤是盤式制動器的摩擦偶件，制動器的質量會直接影響汽車安全性能。

項目需求1

識別判定制動盤圓孔位置，在兩孔之前進行激光標記

檢測結果

定位精度高，標記清晰完整

塑料板定位打標：塑料面板具有包裹保護汽車內部零配件及提示功能的作用，面板的孔洞標識應該精準無誤，以保證汽車生產裝配的品質。

項目需求2

識別判定面板孔洞位置及形狀

檢測結果

精準識別坐標位置，引導機械臂進行定位抓取

二、汽車漆面缺陷檢測

隨著經濟的迅猛發展，汽車已成為越來越多人的出行交通工具選擇之一。除性能指標外，漆面好壞同樣決定著產品質量及品牌形象。汽車涂裝是汽車生產的重要壞節之一，受到加工環境和生產工藝等諸多因素影響，車身漆面容易出現流掛、砂眼等缺陷，因此，漆面質量檢測是整車出廠前的重要項目。

目前，涂裝漆膜缺路主要依靠人工檢測，勞動成本高，主觀影響大，機器視覺作為新興技術，具有高效、穩定和自動化程度高的特點，可以較好解決傳統人工檢測遇到的耗時過長、工作量大、效率低的問題。

項目需求

汽車漆面缺陷檢測，常見的漆面缺陷類型有劃痕、污垢、縮孔、橘皮、流掛等縮孔：通常由于被涂物、涂裝截止或涂料中存在導致縮孔的物質，致使涂膜產生反拔和局部收縮的現象橘皮：通常由于油漆粘度太高或涂裝車間溫度太高等原因，致使漆面呈現如橘子皮一樣的凹凸感，光澤度變差流掛：通常由于噴涂不均或涂料粘度偏低等原因，致使漆膜產生不均的條紋及流痕現象。

解決方案

HV5.0智能視覺軟件，搭配定制組合光源、工業相機、視覺處理器以及機器人等構成汽車漆面缺陷檢測系統，根據圖像處理和計算機視覺檢測系統的處理，對車身的涂裝進行修正，從而提高產品質量。

方案優勢

多方位超高清攝像頭，一次拍攝百張細節圖，在50-70s節拍內完成全車掃Al識別標注車身凹痕和劃痕，檢出率95%以上，缺陷最小直徑0.3mm。

檢測結果

基于機器視覺的自動化漆面缺陷檢測系統，不受人工主觀性和汽車顏色等外界環境的影響，極大提高了生產效率，并改善了噴涂質量。

三、方向盤撥片絲印缺陷檢測

汽車的品質體現不僅僅在于汽車外觀車漆噴涂的質感，車內部件的印制質量也是彰員其產品品質的一個方面，傳統的方向盤拔片絲印檢測多采用人工檢測的手段，不僅檢測時間長，且由于人的主觀性，可能造成誤判或漏判的概率較高，無法適應現代化汽車大規模流水線生產和檢測的需求。

機器視覺作為一種非接觸、高精度、高可靠性的檢測手段，在印劇缺陷檢測方面發揮著重要作用，可有效提升工廠流水線的智能化水平和自動化水平。

檢測要求

需要檢測識別出絲印圖案的各種不良，例如色差、斷線、缺失、重影、偏位等。絲印圖案顏色不定，需要兼容白色或金屬色或透明色。

方案概述

方向盤拔片絲印缺陷檢測系統由面陣相機、工業鏡頭、光源、算法平臺等構成，安裝在撥片生產線上。通過預先對目標拔片圖像進行標記訓練，在撥片生產過程中采集圖像并進行分類檢測，判定對應缺陷類別并進行標注，實現對方向盤撥片絲印的缺陷檢測。

檢測結果

隨著我國智能制造業的深度推進和傳統制造業智能化水平的提升，機器視覺技術和智能化系統迎來了市場的深度變革，展現出更為廣闊的發展前景。因此，機器視覺技術的應用不斷拓展，支撐制造業邁向中高端。

大族視覺秉承“專業、嚴謹、簡單、智能”的理念，始終堅持自主創新，積極開發先進的機器視覺和專業算法；發揮好機器視覺技術的撬動作用，讓制造業提質增效，不斷開辟新領域、新賽道，實現智能制造，打造引領行業的AI視覺技術。