作為工業場景與AI技術融合的示范性項目，方案采用深度學習的方式，自主開發，構建大樣本的訓練集進行訓練生成模型，從而判斷是否存在缺陷及缺陷類型。新方案的檢測準確率更高，并且有良好的適應能力，可以更好的面對愈加復雜的檢測場景。

——長安汽車視覺工程師 蘭月

客戶

重慶長安汽車股份有限公司

重慶長安汽車股份有限公司（簡稱長安汽車）是中國汽車四大集團陣營企業，全球有14個生產基地，33個整車、發動機及變速器工廠，是一家集開發、制造、銷售全系列乘用車和商用車的汽車公司。其兩江工廠占地面積2212畝，年極限產能達100萬輛，是長安汽車核心戰略工廠。

挑戰

如何實現高效準確的生產工序檢測

隨著傳統汽車向數字化、智能化轉型，市場競爭愈發激烈，對車體的一致性和精密程度都提出了更高的要求。在汽車生產中，對鈑金/焊點/漆面/鑄件等工序的缺陷檢測尤為重要，其質量控制會直接影響到整車的安裝精度、駕駛體驗、車身剛性等指標。以往其檢測方式一般采用人工抽檢，存在一定的局限性，難以當下的生產需求，且汽車本身結構的復雜性，對視覺系統的光路設計、系統標定、算法開發等要求較高。

解決方案

鈑金/焊點/漆面/鑄件等工序檢測

搭載?？?/a>機器人視覺軟硬件

海康機器人與長安汽車成立工業AI聯合創新中心，面向汽車制造開展深度合作，聚焦鈑金/焊點/漆面/鑄件表面缺陷檢測等行業難題，已在重慶兩江工廠等基地部署運行，技術自主可控，實現數智化迭代升級。

01沖壓線尾鈑金外觀缺陷檢測

針對汽車鈑金覆蓋件的表面缺陷，項目設計了位于沖壓生產線尾的在線視覺檢測方案，使用?？禉C器人CH和CI系列相機?？梢姽庀到y采用了圖像處理+深度學習的技術，針對目視可見的面缺陷及孔特征計數，高光譜系統則主要針對目視不可見的面缺陷，實現了對鈑金表面隱形傷，極微小傷的缺陷檢測。

02焊接機艙焊點視覺檢測

焊點視覺檢測應用對象為汽車機艙總成件，檢測工位采用了?？禉C器人CH系列相機，主要檢測內容為焊點缺漏、焊點偏移量以及焊點缺陷，其中焊點缺漏檢測以模板匹配算法實現；焊點缺陷檢測采用深度學習的方式，利用殘差神經網絡模型進行飛濺、毛刺、邊焊、扭曲、無缺陷等6分類模型訓練，從而實現缺陷檢測，正確率達95%以上。

03涂裝漆面外觀視覺檢測

涂裝白車身表面缺陷檢測系統，采用海康機器人CS系列工業相機，配合機器視覺、深度學習等先進技術，能夠實現漆面全分類缺陷檢測，準確度達到99.9%，同時實現了缺陷位置及種類的可視化，現場工人可快速響應處理。避免人員長時間工作帶來的疲勞、漏檢、誤檢問題。

04鑄造機器視覺在線檢測系統

鑄造機器視覺在線檢測系統是在缸蓋毛坯下線時對其6個外觀面的表面缺陷進行檢測，采用?？禉C器人CH系列面陣相機，其視覺檢測算法采用“傳統圖像處理+深度學習”結合的方式進行，能有效實現鑄造缺陷的檢出，避免人工漏檢導致后工序斷刀或批量圍堵等問題的發生，提高了鑄件檢測效率和檢測質量，降低了產品質量風險。

效果

零件質量和檢測效率大幅提升

■工作效率大幅提升人工檢測升級為機器視覺檢測后，效率大幅提升。以焊裝檢測模塊為例，原來單件檢測時間為1分鐘，現只需5秒，效率提升達92%。

■提高零件生產質量檢測方式由原來的抽檢改為100%全檢，避免了質量問題后移，零件返修率大幅降低，解決了人員測評變差控制難，主觀測評一致性等問題，同時大大降低了人工檢測的工作量與強度。

■低成本模塊化部署此場景的落地應用實現了多項視覺檢測技術自主可控，幫助長安汽車更快更好的完成現有廠區技術升級及新廠區建設中視覺檢測系統的低成本模塊化部署。

■實現數字化管理通過機器視覺檢測，可視化數據反饋，可及時針對質量異常問題進行數據分析和調整優化，實現全面的數字化管理，為制造領域的視覺場景開發及智能制造升級奠定了堅實基礎。

杭州海康機器人技術有限公司，是面向全球的移動機器人、機器視覺產品及解決方案提供商。公司依托千余人的專家級研發團隊，布局移動機器人、機器視覺等業務領域，通過對軟硬件產品及平臺的研發創新，致力于持續推動智能化，引領智能制造進程。