全世界的汽车厂商都在加速新能源汽车(NEV)的研发和发布。由于电动动力系统的构造与内燃机车辆的构造有很大不同,因此该行业的制造商和供应商需要对电动车动力系统进行改造,以满足电动汽车关键部件的生产和组装需求。

汽车的动力系统主要就是我们常说的“三电”系统,主要指电机、电池、电控,其质量保证的一个主要挑战是日益增长的精度需求——换句话说:高的精度要求带来检测方式的改变。我们要通过多种先进的质量保证技术,确保制造商与供应商的新能源汽车的可靠性、效率和安全性,使客户能够适应这种变化。

近期,华汉伟业为某汽车龙头制造企业提供完备的汽车三电视觉检测方案,基于对汽车三电行业多场景的分析,融合多年的机器视觉领域行业积淀,帮助产线快速落地,检测准确率高达98%,达到行业领先水平。

3D+AI检测技术,

赋能多场景的检测应用升级

汽车三电系统是汽车的核心部位,是由多个零部件组成,种类繁多,性能用途各异,而且标准化、系列化、通用化的程度也极高,在各种零部件生产组装过程中,容易产生多种缺陷,包括压伤、划伤、掉漆、掉屑、漏料等等,这些缺陷都可能对整条产线的良品率产生严重影响。

更为棘手的事,有些零部件尺寸小,表面光滑,内里又有花纹和凹槽,不光容易产生高反光,还容易产生杂质,这大大增加了缺陷检测的难度。

而且,汽车三电制造技术是车企的核心技术,为了防止重要信息的泄露,车企给到的样本一般比较少,这也就导致三电行业中的检测样品和数据极度短缺,给视觉检测带来极大的挑战。

面对汽车三电行业中数据极度短缺、工业验收要求极高、被检产品形态繁多以及缺陷难以区分等行业痛点等问题,在检测过程中,如果单纯的采用以往基于传统算法的技术方案,显然已经不能满足检测需求了。

因此,针对于汽车三电这种较为特殊的行业,华汉伟业在与其制造厂商的合作中,以新一代视觉人工智能技术的架构和体系创新,在传统检测算法中融入了AI,以2D/3D+AI创新检测技术赋能汽车三电工艺流程中多场景的检测的应用升级。

在检测过程中,2D/2.5D/3D传统视觉检测能够快速对缺陷数据进行在线推理,而在AI深度学习的赋能下,通过小样本学习的算法优势,智能合成缺陷,可以解决工业生产中,数据样本少,缺陷检测难度大等问题。

同时,还可以在检测系统中建立一个强大的数据库,而这使得在后续产线方案布局中,公司能提前针对数据库中存在的缺陷,柔性化定制解决方案,在提升检测精度和检测效率的同时,还能实现产品的100%自动化智能全检与检测数据的智能分析。

提高场景自适应能力,

闭环式交付模式,助力产线快速落地

在大规模制造时代,为了抢占市场先机,制造企业对产线落地、设备进厂的时间以及检测方案设计的周期上,要求极为严苛,这就要求视觉检测方案,拥有快速场景自适应能力、多场景的应用开发能力以及产线快速落地能力。

华汉伟业针对于三电的检测方案,并不是简单的融入AI检测技术,在方案设计过程中,公司从AI算法开发、软件开发到光学设计,联合设备厂商公司,形成了闭环式交付模式,可提供给客户一站式落地方案。

通过AI的赋能,打通了数据从采集、分析到算法沉淀的全链路柔性化定制,具备极强的行业通用性与可复制性,能实现多个检测场景高度兼容,拥有快速场景自适应能力。

公司基于相同的底层逻辑,能为同一类企业提供通用型产品及解决方案,并且复刻到每一条产品线上,极大地满足了各类汽车三电制造厂商的多场景多产线快速部署落地的需求,大大节省了方案设计的时间,产线部署的周期,还能提前对人力成本进行管控。

华汉伟业为汽车三电行业

提供完备的视觉检测案例

华汉伟业基于高精尖算法、高性能计算、场景化应用、全栈式技术服务体系等四位一体方案解决能力,构建了完善的智能制造软硬件产品生态。

为适配三电产线的视觉检测需求,华汉伟业提供了较为完备的汽车三电落地案例,批量化在实际产线上部署。

如:新能源汽车电机定子、电机转子部件的磁钢缺陷&钢片铆点深度检测、电机定子铁芯翘片&开裂&滴漆缺陷检测、电驱壳体类尺寸特征的光学检测、电控盒组装定位和检测等等,通过灵活算法组合方案特点,在实际项目中采取了2D+AI/3D+AI检测的方案,先定位缺陷范围,再检测分类OK/NG,最大程度精准检测区域,提升识别效率,检测准确率99%以上,漏检率=0% ,过杀率≤ 0.01%,极大化实现了产线的智能化检测,全方位提升机器视觉在新能源汽车产线的应用,高效赋能新能源自动化智能化生产。

从客户的生产痛点和难点出发,从单点的底层检测算法创新应用,落地到每条产线上智能全检和检测数据的智能分析,再到整个行业多场景的快速部署,由“点线面”逐步推进并实现,助力工业制造从“点状智能化"走向“整体智慧化”升级。

未来,华汉伟业会不断打磨机器视觉产品解决方案,携手行业伙伴共创、共建自动持续优化的产业发展新生态,推进智造+产业的创新发展。

(文章转载自网络,如有侵权,请联系删除)