应用案例 · 工业软件 | 汽车发动机前悬线视觉检测项目

客户简介

随着汽车生产规模扩大、混线生产和生产节拍的加快，在多种汽车底盘模块混线制造装配中会出现错装、漏装等潜在风险。目前，汽车底盘装配的检测大多依靠人工检测完成，检测效率低且存在较大质量安全隐患。

项目攻关要点

1、复杂环境下汽车前底盘装配部件在混流线装配时，存在错装、漏装、人工检测效率低且部件难识别的问题；

2、在检测过程中，需要同时对字符、标记、形状等各类目标进行检测，检测平台稳定性和检测算法适应性亟待提升；

3、生产环境下，要求基于AI的检测模型能够部署到终端设备且满足实时检测的需求，需要克服AI模型快速部署和终端加速问题。

实施过程

研发了基于深度学习算法的在线视觉检测系统。

1、在线检测系统硬件构建：采用五套光源-相机组合的高精度成像系统，通过多角度光源照射，形成整个前底盘模块均匀的光照条件；使用协作机器人与多云台协同控制方案，多角度获取前底盘模块的全貌图像；利用基于差分统计的条纹识别算法剔除低质量图像；再根据检测目标特性，设计并优化基于AI的检测算法，实现了系统在工控机端的快速部署并具备实时检测功能。