解决方案
针对不同场景痛点，提供成熟完善的数字化应用产品
汽车行业AI视觉解决方案
冲压工艺场景解决方案
冲压工艺
冲压工艺相关机器视觉
钣金冲压：汽车钣金冲压工艺将卷钢或者精轧板材通过裁切、模具连续冲压的方式加工成车身所需形状钣金的过程。
金属卷钢表面检测
一般利用线阵相机+线性光 源的方式 ，对卷钢来料表面 缺陷检测 ，确保冲压车间产 出的部件全部由最完美的材 料制作而成。
规划中项目
冲压件表面检测
用于生产车身的复杂冲压部件可 能存在部分应力集中开裂或者焊 接不良 ，这些缺陷会导致严重的 生产事故 ，需要尽早检测。 目前 大多数厂家都采用人工检测的方 式。
预研中项目
线尾冲压件自动装箱
借助固定式或者移动式机器 人视觉引导系统 ，定位部件 在出口输送线体上的精确位 置 ，连续循环运行工件堆放 在料架或料箱中。
规划中项目
线尾冲压件自动装箱
冲压件线尾装箱采用传统人工装箱方式，无视觉的自动装箱需依 赖于精定位盛具 ，造价高昂，且盛具工厂内使用量大。 利用视觉帮助 进行自动装箱可不依赖于精定位盛具 ，助力工厂打造 “黑灯工厂”.
解决方案：
自动装箱系统包括抓件视觉引导系统、 放件视觉引导系统、 机器人 系统、 端拾器更换系统等 ，视觉系统包含2D与3D相机 ，适配冲压线所 有零件和盛具 ，满足节拍15SPM。
方案优势：
使用视觉减少精定位盛具的使用 ，极大减少成本
减少人工 ，提供自动化水平 零件入库管理可追溯
方案主要硬件构成:
• 2D抓件视觉系统-6台2000w黑白相机
• 机器人系统-6台机械臂
( 冲压车间自动装箱布局示意图 )• 3D放件视觉引导系统-12台3D立体相机
• 端拾器自动更换系统、皮带机系统
( 装箱部分视觉方案 ) 线尾冲压件自动装箱-优势
焊接工艺场景解决方案
焊接工艺--流程
在焊装车间 ，冲压成型的钣金件通过夹具固定其相对位置 ，主要使用电阻焊机焊接并组拼成完整的白车身。 现代化的焊接车间目前多采用机械臂进行 点焊等操作 ， 自动化水平较高。
焊装工艺相关机器视觉
白车身焊装: 汽车焊装主线是把侧围分总成线、底板分总成线、由小件焊接而成的车体钣金合件 及顶盖 ，进行焊接合装 ，完成白车身的组装。
上料抓取引导
卸载料架中的钣金冲压件越来越多的由工业机器人来完成。 由于工件 的移位和公差 ，要求通过3D视觉引导机器人进 行柔性拣取。
可推广项目
3D车顶装配引导
固定式或移动式3D机器人引导拣取车顶并将车顶装入车辆 ，在所有侧 面都留出均匀的缝隙。最后对缝隙进行测量和 记录。
规划中项目
3D散件抓取
小型部件和成品部件会装载未分类的料箱中交 付给车间。利用3D相机实现料箱的乱序抓取分 拣。
可推广项目
焊缝质量检测
车顶一般采用激光钎焊的方式进行焊接 ，为了保证激光 钎焊焊缝的美观，会设置一个焊缝打磨工位对焊缝进行 自动打磨 ，并通过3D相机对焊缝的质量进行自动检测 ， 判断是否需要对焊缝进行返修。
规划中项目
涂胶检测
粘合胶、密封胶和结构胶在汽车中应用越来越多，胶条 的缺失对整车品质影响非常大 ，利用2D或者3D相机对 涂胶的胶路、胶宽以及胶高进行在线检测。
规划中项目
焊接引导及检测
由于车身定位和拼装公差的差异 ，工业机器人的最优焊 接点或者轨迹很难确定在一个固定点上 ，需要通过3D 相机引导机器人进行焊接及焊后的质量检测。
规划中项目
在线/离线测量
为了对车身的几何精度进行实时全面的监控，一般在主 线会采用在线测量的方式对车身进行几何测量，将测量 的数据与标准数据进行对比并反馈对比结果。
规划中项目
车门及 引擎盖装配引导
车门、引擎盖等部件需要很 高的装配精度，必须符合间 隙面差的规格。利用3D相机引导工业机器人最车门及 引擎盖实现高精度的定位及装配。
规划中项目
3D间隙面差检测
作为焊装车间的最后一道工序 ， 间隙和面差 的检测工作站安装的数量越来越多，其目的 是在车身进行涂装之前对白车身的制造质量进行检测记录。
预研中项目
焊接车间抓取上料
项目背景：
焊接件在分装线、主焊线、调整线的拼焊过程，都需要将各个零部件从料况中搬出上料。分装线多将零件搬运至固定工装，调整线则是放置于主车身上后进行焊装。采用人工搬运 ，自动化水平低。
解决方案：
自动上料系统采用3D相机置于机械手上的方式 ，利用3D引导算法确定零件 的位置以及角度偏移 ，引导机器人修正抓取轨迹，进行精准抓取零件。
方案优势：
使用视觉减少精定位盛具的使用，极大减少成本
减少人工 ，提供车间自动化水平
( 焊接上料流程图 )
( 视觉方案示意图 ) 焊缝质量检测
项目背景：
在焊接的后续工序中，目视进行全数检测时，不仅非常费时，并且就算技能出众且有经验的检测员也可能会遗漏一些细微缺陷 ，出现人为失误。典型的焊缝缺陷存在长度不够、孔隙、飞溅、气孔、咬边等；
解决方案：
焊缝质量检测采用3D激光传感器进行非接触式表面检测，检测系统单个工位常配合两个机械手进行检测。
方案优势：
持续监控焊接生产质量
减少检测人工，提高车间自动化水平
相关方案：
软件：VM 3D算法平台
硬件：3D 激光轮廓仪
方案： 相机架设在机械臂上 ，相机移动对焊缝进行质量测量。
相关参数：
检测效果：
涂装工艺场景解决方案
涂装工艺相关机器视觉
车身涂装: 涂装车间首先会通过点泳池进行防腐处理，然后车身外壳上喷涂多层油漆和清漆，从而为车辆提供所需的外观和防护。
3D车身定位
现代涂装车间的大部分工作都是由工业机器人自动执行完成的。在车辆进去涂装车间之前，必须要有光学定位系统完成对车辆的整体定位。
规划中项目
涂胶引导
3D相机引导机器人全自动执行耗时的天窗、车门、引擎盖的密封流程 ，确保密封效果质量始终如一
规划中项目
车身漆面质量检测
涂装车间对面漆质量的期望是不允许出现任何 表面缺陷。借助安装在机器人上的2D/3D检测传感器 ，实现对涂装车间的整体涂装表面质量 进行客观的检测
可推广项目
涂装漆面质量检测-解决方案
项目背景
喷涂车间整车漆面存在颗粒、漆疤、橘皮、 划伤等近30种缺陷 ，且缺陷最小在0.2mm级别。 人工检测缺陷劳动量大、检测效率低、且存在漏检、 误检等情况，返工隐形成本高，不便于智能化管理。
解决方案：
涂装漆面自动检测系统使用条纹投影结构光+多个高分辨率面阵相机进行漆面表面采图，视觉传感器搭载在四个机械臂上进行采图，可以达 到60JPH的节拍。
方案优势：
柔性高，适应多种车型和颜色的车； 缺陷可追溯，指导改进工艺
可配合人工或机器人进行返修
检测流程说明：
缺陷检出说明：
涂装漆面质量检测-优势
漆面缺陷检测系统基于相位偏折原理方法，结合先进的机器视觉与图像处理技术，LCD及相机搭载在机械臂上对车进行快速扫描，光源投射特定图案(横竖条纹和棋盘格)到待测面上，通过光源系统的明暗条纹移动，捕捉多个摄像头下的反射条纹图案，结合图像处理方法判断缺陷。高效、准确、实时的检测出 各类缺陷，同时完成缺陷的自动分类与测量。
检测柔性高
兼容多种车型，包括轿车、SUV等；多种颜色兼容；视野盲区小，机械臂带动传感器可达多数区域；
缺陷检出效果好：
支持缺陷目标检测，正确识别率在95%以上，漏检率≤0.5%；
可进行缺陷凹凸类、光泽类、色差类分类，并将缺陷按级别分类；
全过程可追溯 ：
配合工业手持平板，可记录处理工位、点补工位、复检工位、离线修补工位等的操作；
为工艺改进提供大数据支撑；
总装工艺场景解决方案
焊总装工艺线
总装检测线全车身装配状态检测
项目背景：
整车检测线是总装车间整体的检测线，检测内容包括车身内外饰 ，车身上部、 尾部等，往往需要较多工人来对其配置颜色、 有无、 材料、 材质、标识、 标签内容进行核验检查，具体检测内容包括：轮毂、制动盘、 制动器、侧标、外后视镜、门把手、踏板、方向盘、按钮、装饰条、格栅、尾翼、背门等
解决方案：
全身装配状态检测系统布置于总装车间的检测线 ，高精度相机置于龙门架上 ，视野能覆盖全车身的检测项。针对于内饰的检测箱 ，采用协作机器人配合采图，完成全部检测项 ，代替人工。
方案优势：
柔性高，适应多种车型和颜色的车; 代替人工，提高检测效率;
将车身信息绑定匹配，及时处理和可追溯
方案要点：
整车外饰、轮胎、轮毂检测
运用球机、工业面阵相机进行检测
前机舱、后备箱检测
运用工业面阵相机、机械臂进行检测
内饰、车门内侧检测
运用工业面阵相机、机械臂进行检测
底盘检测
运用面阵相机对底盘配置进行检测
间隙面差测量系统
项目背景：
间隙面差测量常用于焊装车间和总装车间，对汽车制造装配过程中，外覆盖件之间、外覆盖件与白车身之间间隙与面差的测量。
解决方案：
利用激光技术及机器视觉技术快速准确测量间隙、平度等装配尺寸。采用3D激光扫描仪搭配机械手，可获取高质量图像及数据以客观反映间隙面差的实际状况，取代传统测量工具 ， 而且能够自动完成数据采取、储存、传输和管理，极大地降低了人为误差，提高整体效率。
方案优势：
柔性高，支持多种车型; 代替人工 ，提高检测效率
检测效率高，杜绝不良品流出
相关方案：
软件：VM 3D算法平台
硬件：3D 激光轮廓仪
方案：相机架设在机械臂上，机械臂带动相机对相关尺寸进行测量。
相关参数：
检测效果：
