汽车
AI视觉检测技术已广泛应用于汽车制造业，涵盖缺陷检测、装配验证与精密测量等领域。该技术能够有效应对零部件多样、缺陷复杂及产线高速等挑战，凭借其强大的特征学习和自适应能力，克服传统算法的局限性，推动汽车制造向更高自动化、智能化与可靠性发展。
汽车制造全流程检测场景
冲压工艺
焊装工艺
涂装工艺
总装工艺
成功案例
-
在变速箱差速器螺栓粘合剂涂敷过程中，可能会出现漏胶或粘合剂不连续等缺陷。传统的基于阈值的视觉传感器的检测能力有限，特别是对粘合剂不连续性表现出很高的漏检率 -
发动机装配检验要求确保所有部件的尺寸、形状和位置符合设计规范。然而，当前依赖传统算法的视觉检测解决方案难以应对多发动机型号、众多检测项目等挑战 -
发动机缸体在铸造过程中容易出现砂眼、裂纹等低对比度微缺陷。传统的检测方法，包括视觉检测、触摸检测、超声波检测等，难以实现全面、准确的表面缺陷检测，导致 -
电机定子结构件涉及20多个型号，尺寸变化较大，缺陷类型多样（如绝缘纸破损、铜线错位等）。传统的视觉检测解决方案难以适应快速的模型变化，并且缺乏可靠地检测数据的能力。 -
在汽车制造中，发动机装配是一个复杂的过程，由清晰、系统的标准操作程序 (SOP) 指导。然而，由于这些程序的复杂性，装配线工人经常会犯错误，例如安装不正确、组件丢失或倒转等。
