在生产制造过程中，大规模、多品种的零件装配很容易发生混装、错装、漏装、人为跳步等现象而导致整个产品不合格，因零件错装漏装引发的安全事故或召回事件时有发生。零部件产线自动化量产的同时，如何高效防错、避免不良品流向市场？

视比特机器人自主研发的AI机器视觉柔性在线检测专机，已帮助全球数十家汽车主机厂、零部件厂商实现零件错漏装的柔性、高效检测，有效提升了产品质量管控水平。

零部件装配与检测痛点分析

零件装配质量管控难

零部件装配具有多品种、大批量、工艺过程复杂等特点，易出现错装、漏装、多装、跳工序等异常情况，品质管控难度大。

人工检测效率低

目前市场上错漏装检测主要依赖人工，耗时长、效率低，难以准确高效地识别，漏检率、误检率高。

缺乏统计分析

人工检测方式缺乏过程统计分析，出现质量问题难以追溯，无法形成SPC闭环管控。

AI机器视觉柔性在线检测专机

针对制造业零件装配的漏加工、漏装配、误装配等防呆检测，视比特机器人基于行业领先的AI机器视觉技术和工业级系统软件能力，攻关研发了全方位、全自动、高准确率、易扩展的AI机器视觉柔性在线检测专机，从源头上有效控制不良装配，提高生产效率和产品品质，并为客户大幅减少了人力成本。

图为AI机器视觉柔性在线检测软件界面

左为多目视觉在线检测、右为眼在手上在线检测

本产品包含多目视觉在线检测和眼在手上在线检测两种方案。其中多目视觉在线检测采用相机固定安装方式，基于多个相机全视角取图实现工件的高效检测。眼在手上在线检测则采用2D/3D相机安装在机器人末端的方式，在相机和工件的协同运动中完成工件的柔性、高效检测。

产品优势

高柔性在线检测

本产品能满足绝大多数装配自动化产线上多品种零部件的在线检测，具备和上下游调度系统的信息交互功能；可兼容不同型号零件的在线检测，扩展性强。

自研AI视觉异常识别技术

本产品基于自主研发的AI弱特征检测和细粒度识别技术，可全自动检测螺纹、铆钉、垫片、螺柱等数十种典型错漏装测点，单个工件（约300个测点）算法运行总时长仅需10-15秒，识别准确率超过99.9%，保证产线安全、稳定、高效运行。同时，依托视比特的机器学习平台，可实现面向新型号的快速小样本学习、性能监测、持续学习，确保检测性能的快速爬坡和持续优化。

SPC在线统计分析

本产品可将每件工件的SN号对应到其检测数据内部，以便溯源；可对任意阶段的检测结果进行统计分析，为下一步工艺改善提供数据支撑。

应用案例

本产品已在数十家汽车主机厂、汽车零部件厂商的黑灯工厂批量落地应用。与传统检测方法相比，检测效率提升了数十倍，识别准确率高达99.9%，有效防止不良品流向市场，大幅降低了零件返修成本，同时解放了人工，提高了生产效益。

案例1：欧洲某品牌车企新能源电池托盘错漏装检测项目

项目于2021年8月正式投产，采用多目视觉在线检测方案，多个相机同时拍照、并行计算、联合测量，实现了工件360°图像采集，完成产品错装、漏装、漏加工等检测，检测准确率高达99.9%，大幅降低了零件返修成本，得到了客户的高度认可。

案例2：国内某品牌车企新能源电池托盘错漏装检测项目

项目于2022年5月正式投产，采用眼在手上在线检测方案，由工业机器人携带相机模块，结合调整变位机角度进行移动拍照检测，自研小样本及在线学习技术实现了零件的错装、漏装精准检测，受到客户好评。