汽车制造中的机器视觉检测（机器视觉在汽车质量检验领域的应用研究）

作为国民经济支柱产业的汽车制造业，其自动化程度在现代工业中处于较高水平，且多个环节已做到无人化操作，生产效率得到有效提升，但同时对质量检验效率的要求越来越严格，传统的人工检验方式已经无法满足汽车生产现场质检的需求。

机器视觉技术以其快速性、精确性、智能化的技术优势成为现场质检效率提升的首选，尤其随着人工智能、工业大数据等技术的迅速发展，机器视觉技术在汽车质量检验领域正得到越来越广泛的应用。

机器视觉在汽车质检领域应用场景

传统的汽车质量检验方法主要靠人工的方式进行，质检员通过肉眼或工具逐一对整车进行人工检验，由于人存在主观判断误差及眼睛疲劳因素，人工检测方法存在检测质量不稳定、缺陷不易识别及检测效率低下的问题。

虽然随着自动化水平的提高，部分自动化检测设备也在汽车质检领域得到应用，但仍无法满足汽车行业日益增长的质量管控需求。因此视觉检验技术在汽车行业得到广泛应用，并基本贯穿了整个汽车生产过程，主要应用场景包括工艺检测、尺寸检验、虚拟装配、错漏装检测等。

01工艺检测

汽车在生产过程中在冲焊涂总需要经过大量使用各种生产工艺，冲压、焊接、漆面、喷涂、涂胶装配等工艺完成的效果检验需进行逐一检验，由于传统检验方式多数为人工目视检验，因此机器视觉在工艺检测方面得到多方面应用。

安全带滚轮检测：检测轴长超差，轮片弯折，过槽有无毛刺；

车锁组装检测：零部件缺失检测，类型检测；蜗轮蜗杆齿轮角度测量；

汽车控制版面检测：检测面板按钮装配，按钮镭雕尺寸；

仪表盘指针角度检测，指示灯颜色检测；检测液晶屏数字变化的仪表盘；

保险丝检测：有无垫片、有无螺帽固定；

发动机检测：机加工位置、形状和尺寸大小；

正时链位置检测；活塞标记方向和；缸体涂胶检测；

汽车后视镜检测：检测镜片表面镀层的针孔、镜片外形轮廓、镜片边缘崩边等；

汽车信号灯头外观检测：对灯泡毛泡和灯头进行在线检测，包括毛泡上的气泡、裂纹、脏污、气线，灯头上的顶锡缺失、顶丝外露、压伤、边丝外露、焊泥外露、脏污、灯丝角度、灯头角度等；

油封视觉检测：检测内容包括油封高度、颜色、油封角度、油封弹簧颜色、导管高度等；

刹车片平面度视觉检测：对刹车片平面度，实现刹车片平面度视觉检测自动化，提高刹车片平面度检测的速度；

矩视低代码平台刹车片检测 矩视低代码平台刹车片检测

活塞卡环检测系统：能够检测卡环是否卡到位，是否缺失等；

汽车缸套外观和尺寸检测：汽车缸套外观和尺寸检测系统检测内容包括发动机缸体表面的脏污、划痕、碰伤、麻点、沙眼和缸体表面以及孔径尺寸测量。

汽车轮胎检测：能够检测胎侧起鼓、胎侧凹陷、胎侧开裂、轮胎外胎有小孔、胎侧气泡、轮胎字符等。

矩视低代码平台轮胎字符识别 矩视低代码平台轮胎字符识别

矩视低代码平台轮胎缺陷检测

02错漏装检测

汽车产品生产一致性尤其是零部件参数一致性是目前国家监察管控的重点，2020年工信部对部分生产不一致情况的企业进行了监督约谈，因此如何保证实际生产整车零部件配置参数与申报公告参与保持一致，并进行定期核查成为企业关注的重点。

由于整车零部件较多，传统的人工检验方式效率低下，且容易判断错误或漏检，如何利用机器视觉技术提高错漏装检验效率已成为机器视觉在汽车生产领域的一大重要应用场景。

机器视觉技术应用于错漏装检验主要包括两种方式，一种是利用视觉读码技术，通过视觉传感器读取零部件信息，实现零部件在生产过程中的可追溯同时可与公告参数申报信息进行自动比对，而避免出现生产差错。

另一种检验方式为通过固定点位对整车外观进行拍照，通过机器视觉识别外观件型号、颜色及车型配置等，来与整车申报参数进行比对，来判断是否存在零部件错漏装的现象。

可与生产一致性管理系统对接，自动进行生产一致性参数核查。

矩视低代码平台车身零件编码识别

除此之外关键紧固件如螺栓、螺柱是否存在错漏装也是机器视觉装配检验关注的重点。

矩视低代码平台螺母有无检测

03尺寸检验

整车白车身是汽车所有零部件的基本载体，白车身的尺寸精度能够直接影响车身外形、气动性能以及零部件安装匹配精度等，因此对白车身的尺寸控制是车身质量管控的重点。

传统的的车身测量方法包括样架检测、三坐标检测及在线人工检测三种方式，但传统的测量方法测量效率低下，测量数据量严重不足，增加了汽车生产的时间成本、人工成本。

而机器视觉检测技术能够为整车尺寸检验提供稳定且准确的数据支持，实现对整车车身全过程尺寸的监控测量，确保整车质量。

04虚拟装配

随着汽车生产过程自动化程度的逐渐增加，多点位人工装配逐步被工业机器人装配所替代，而如何保证工业机器人装配精度并优化装配过程成为汽车行业装配自动化关注的重点。

借助机器视觉技术的视觉测量及视觉引导技术特性，机器视觉技术逐渐渗透到汽车制造全过程，比如引导机器人进行最佳匹配安装以及虚拟匹配安装等。

通过机器视觉对车身关键尺寸及零部件关键尺寸进行测量，三维数据模型对关键尺寸坐标进行智能匹配，同时可以借助数字孪生技术实时展示三维仿真虚拟装配过程，分析车身尺寸是否满足零部件安装要求，如存在孔位不正或者尺寸偏差问题及时进行报警，提醒相关人员进行快速处置，避免长时间停线造成的时间及人工成本增加。

如今机器视觉技术已被广泛应用于汽车生产制造的各个领域，对汽车生产效率及质量保证能力的提升起到了极大地推动作用。

随着数字孪生、虚拟现实及工业互联网等技术的发展及逐渐成熟，未来机器视觉技术在汽车生产领域的应用空间将更加广阔，对我国汽车产业数字化、网络化、智能化水平的提升也必将起到积极作用。

---

矩视智能机器视觉低代码平台是一个面向机器视觉应用的云端协同开发平台，始终秉承0成本、0代码、0门槛、0硬件的产品理念。

平台以人工智能技术为核心，在机器视觉应用开发环节，为开发者提供图像采集、图像标注、算法开发、算法封装和应用集成的一站式完整工具链。覆盖字符识别、缺陷检测、目标定位、尺寸测量、3D测量、视频开发等上百项通用功能，致力于成为全球用户量最多，落地场景最广泛的机器视觉低代码平台。

更多功能正在开发中，最新信息会第一时间在官方公众号“矩视智能”进行公布，大家持续关注哦！

,