高度自動化的汽車行業(yè)如何保證汽車生產過程的高效與安全？本期汽車行業(yè)專題我們將帶來機器視覺技術在汽車行業(yè)的應用。機器視覺產品可有效提升汽車行業(yè)中大部分系統(tǒng)和組件的性能，確保汽車零件制造商和汽車裝配廠所生產的產品滿足汽車行業(yè)嚴苛的質量要求。

　　?？禉C器人高品質的機器視覺硬件產品和算法平臺為復雜和具有挑戰(zhàn)性的汽車行業(yè)應用提供解決方案，助力用戶快速準確實現汽車關鍵零部件的讀碼追溯、類型檢測、缺失檢測以及字符識別等，進一步提升精益智造水平。

01、讀碼追溯

挑戰(zhàn)

　　在汽車總成生產中的讀碼需適應各種工況，二維碼工藝包括激光鐳射、機械刻印、噴墨等DPM識別；讀碼環(huán)境面臨油污、紋理、靜區(qū)缺失、畸變等干擾且讀碼率要求極高。

方案案例

　　方案選用?？礗D5000/3000Pro系列智能讀碼器，產品一體化集成照明、傳感器、鏡頭及解碼器；識別性能優(yōu)異，20%缺損修正、臟污過濾、畸變矯正，智能糾錯；高效解碼能力，毫秒級定位算法，助力單體解碼節(jié)拍<60ms；無需外置光源，多路分控，白、紅、藍多色光源適應多個工況，有效提高生產現場的追溯管理水平，實現生產數據、庫存管理可視化，大大提升了工作效率。

圖為ID5000/3000Pro系列對汽車部件DPM讀碼

02、類型檢測

挑戰(zhàn)

　　汽車制造過程中，輪轂是否正確裝配影響生產效率，而輪轂種類繁多，目前許多汽車企業(yè)采取人工目測的方法對輪轂類型進行識別和檢測，但識別效率低、準確率低。

方案案例

　　方案選用?？禉C器人MV-CA050-10GM高分辨率相機，配合大面積中孔面光源，利用深度學習分類工具，對產線輪轂的類型進行識別（約200種），實現輪轂分類。初始模型的訓練每類樣本收集80-100張，綜合識別率可達99%以上，通過現場的迭代，最終識別準確率達99.99%以上。深度學習分類算法利用卷積神經網絡和大數據樣本優(yōu)勢，提升了識別率和識別容量。

圖為500萬高分辨率相機利用深度學習工具識別汽車輪轂類型

03、缺失檢測

挑戰(zhàn)

　　汽車的生產過程中零件眾多，部件缺失會減少產品的使用壽命，人工檢測方法效率低、檢測錯誤率較高，產品存在安全質量風險。

方案案例

　　通過SC2016視覺傳感器進行高速圖像處理，產品植入了高精度定位與測量算法，利用模板匹配或Blob分析等工具模塊，對檔位傳感器白色膠圈進行缺失檢測，識別正確率達99.9%。與人工檢測相比，提升了效率且減少了錯誤發(fā)生的概率，以提升產品安全質量并確保生產作業(yè)正常有序開展。

圖為SC2016視覺傳感器識別汽車部件-檔位傳感器膠圈有無

04、字符識別

挑戰(zhàn)

　　為實現汽車制造和使用過程中的信息可追溯，需要獲取車輛識別號碼（VIN碼），傳統(tǒng)機器視覺算法對反光、油漆顏色、不同材質等情況造成的對比度低、成像效果差的字符識別難度大，容易造成誤判。

方案案例

　　SC7060智能相機采用深度學習字符識別工具，訓練150張相機讀取的樣本圖片，并測試所得模型，從而實現簡單高效的字符識別，識別準確率達99.9%以上，可增加樣本量以提高準確率。此外，通過在線標記遺漏字符，方案可確保模型所有字符的準確識別，大大節(jié)省了開發(fā)時間，提高了效率，適用于復雜有噪聲背景等棘手的字符識別應用。

圖為SC7060智能相機實現汽車識別（VIN）碼檢測

此外，?？禉C器人的機器視覺產品在汽車行業(yè)中的應用還包括發(fā)動機缸蓋表面字符讀取、輪胎出廠正反區(qū)分、汽車鍍鉻飾條表面缺陷檢測，輪轂讀碼等。

圖1 | 輪轂讀碼    圖2 | 輪胎出廠正反區(qū)分
圖3 | 發(fā)動機缸蓋表面字符讀取    圖4 | 缺陷檢測系統(tǒng)

客戶收益

　　“?？禉C器人智能讀碼器可7*24小時全天候實時讀取每輛車架上的二維碼信息，實現生產訂單信息一致化的應用，改變了工廠原有紙質單據費時、低效的現狀，同時提高了準確率和工作效率?！?/p>

        廣州艾韋迅科技是?？低暺煜碌暮？禉C器人HikRobot?？抵悄茏x碼器/工業(yè)相機經銷商，供應?？礗D2000、ID3000、ID5000、ID6000等系列全部型號，?？低曌x碼器同時為 為電子、物流、FPD顯示屏、半導體、汽車制造等領域提供專業(yè)機器視覺解決方案，?？?a href="http://www.alenabobena.com/tiaoma_dutou/" target="_blank" >工業(yè)讀碼器助力用戶快速準確實現工業(yè)自動化。