“作為工業(yè)場景與AI技術(shù)融合的示范性項目，方案采用深度學(xué)習(xí)的方式，自主開發(fā)，構(gòu)建大樣本的訓(xùn)練集進行訓(xùn)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(yīng)能力，可以更好的面對愈加復(fù)雜的檢測場景?！?/FONT>——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(yè)，全球有14個生產(chǎn)基地，33個整車、發(fā)動機及變速器工廠，是一家集開發(fā)、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(chǎn)能達100萬輛，是長安汽車核心戰(zhàn)略工廠。
挑戰(zhàn)
如何實現(xiàn)高效準確的生產(chǎn)工序檢測
隨著傳統(tǒng)汽車向數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型，市場競爭愈發(fā)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(chǎn)中，對鈑金/焊點/漆面/鑄件等工序的缺陷檢測尤為重要，其質(zhì)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(dāng)下的生產(chǎn)需求，且汽車本身結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性，對視覺系統(tǒng)的光路設(shè)計、系統(tǒng)標定、算法開發(fā)等要求較高。
解決方案
鈑金/焊點/漆面/鑄件等工序檢測
搭載海康機器人視覺軟硬件
?？禉C器人與長安汽車成立工業(yè)AI聯(lián)合創(chuàng)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(yè)難題，已在重慶兩江工廠等基地部署運行，技術(shù)自主可控，實現(xiàn)數(shù)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(shè)計了位于沖壓生產(chǎn)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(tǒng)采用了圖像處理+深度學(xué)習(xí)的技術(shù)，針對目視可見的面缺陷及孔特征計數(shù)，高光譜系統(tǒng)則主要針對目視不可見的面缺陷，實現(xiàn)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(yīng)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(nèi)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(xiàn);焊點缺陷檢測采用深度學(xué)習(xí)的方式，利用殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行飛濺、毛刺、邊焊、扭曲、無缺陷等6分類模型訓(xùn)練，從而實現(xiàn)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(tǒng)，采用?？禉C器人CS系列工業(yè)相機，配合機器視覺、深度學(xué)習(xí)等先進技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)漆面全分類缺陷檢測，準確度達到99.9%，同時實現(xiàn)了缺陷位置及種類的可視化，現(xiàn)場工人可快速響應(yīng)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(tǒng)
鑄造機器視覺在線檢測系統(tǒng)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(tǒng)圖像處理+深度學(xué)習(xí)”結(jié)合的方式進行，能有效實現(xiàn)鑄造缺陷的檢出，避免人工漏檢導(dǎo)致后工序斷刀或批量圍堵等問題的發(fā)生，提高了鑄件檢測效率和檢測質(zhì)量，降低了產(chǎn)品質(zhì)量風(fēng)險。
效果
零件質(zhì)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(xiàn)只需5秒，效率提升達92%。
■ 提高零件生產(chǎn)質(zhì)量檢測方式由原來的抽檢改為100%全檢，避免了質(zhì)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(yīng)用實現(xiàn)了多項視覺檢測技術(shù)自主可控，幫助長安汽車更快更好的完成現(xiàn)有廠區(qū)技術(shù)升級及新廠區(qū)建設(shè)中視覺檢測系統(tǒng)的低成本模塊化部署。
■ 實現(xiàn)數(shù)字化管理
通過機器視覺檢測，可視化數(shù)據(jù)反饋，可及時針對質(zhì)量異常問題進行數(shù)據(jù)分析和調(diào)整優(yōu)化，實現(xiàn)全面的數(shù)字化管理，為制造領(lǐng)域的視覺場景開發(fā)及智能制造升級奠定了堅實基礎(chǔ)。
（?？禉C器人）
