汽车制造 | 机器视觉技术节约降本、提质增效

机器视觉技术发展至今已有二十多年的历史，而真正发生革命性进步的则是莫尔视觉计算理论的提出，通过实现神经网络相关算法使机器拥有同人类视觉系统同样的功能提供了可能。一般来说，机器视觉系统包含有镜头、摄像系统和图像处理系统，而其核心则是专用高速图像处理单元，也就是把存入的大量数字化信息与模板库信息进行比较处理，并快速得出结论，其运算速度和准确率是关键指标。

视觉是人类认知世界最重要的功能手段，生物学研究表明，人类获取外界信息75%依靠视觉系统，而在驾驶环境中这一比例甚至高达90%。如果能够将机器视觉技术运用到自动驾驶领域，无疑将会大幅度提高自动驾驶的准确性，它算是当前计算机科学目前的热门研究方向之一。

汽车自动化制造领域主要依靠的也是机器视觉技术，汽车制造业作为一个自动化程度较高的行业，很多先进的自动化技术已成功运用到该行业的各个生产流程中。在压力与机遇并存的当下，进一步提升汽车制造的自动化进程，加速实现多环节无人化操作，是汽车制造企业节约降本、提质增效，通过工艺改进实现新发展的绝佳途径。

机器视觉技术的应用贯穿了汽车制造的全过程，包括从最初的原材料质量检测发展到汽车零部件100%在线测量，再到制造中的焊接、涂胶、安装、冲压等过程，最后检查车身总成和成品车的质量。机器视觉技术以其独特的优势在汽车制造自动化中有测量、引导、检测等多重应用。

例如检测，DLIA工业缺陷检测系统可以对产品进行制造过程检测、自动跟踪、追溯和控制。包括通过光学字符识别（OCR）技术获取车身零件编码，以确保零件在整个制造过程中的可追溯性，以确保通过识别零件的存在与否来检测部件装配的完整性，并通过视觉技术识别产品表面缺陷或加工工具缺陷，以保证生产质量。此外，机器视觉技术还可以与其他智能制造技术相结合，如物联网、云计算等，形成智能化的生产系统和供应链管理系统。