基于深度学习的智能工业平台SMore ViMo，实现了汽车零部件的高速、高精准的100%智能化全检，真正帮助企业降本增效。作为自内燃机时代便开始蓬勃发展的交通工具，汽车自被发明以来，便一直以极快的速度迭代发展，在发展过程中各种新技术、流程不断被应用其中。比如福特工厂流水线高效率作业方式大规模应用，提高产线效率；还有从蒸汽机、燃油机到电动发动机的发动机技术革新带来的性能飞跃，汽车工业已经成为当代发展最成熟、市场规模最大的核心工业产业之一。

在我国，仅汽车零配件的市场规模就已经超过4.9万亿元，近几年一直保持超过7%的年均复合增长率。汽车工业已经成为我国的工业支柱之一。那么，作为智能制造核心技术之一的机器视觉与深度学习技术，将如何进入到成熟的汽车工业中？能够帮助汽车工业解决哪些问题？进而推动国内汽车产业发展、完成智能化升级呢？

跨越“试点”步入实战，聚焦生产效益切实提升

随着机器视觉技术的飞速发展，其快速性、精确性、智能性等优点已经得到广泛认可。在以智能制造为核心的工业4.0时代背景下，作为工业数智人的“眼睛”，机器视觉对工业产线采集的图像进行信息提取，并加以处理、理解，然后根据处理后的数据，运算出被测目标的位置和形态等信息，最终根据这些计算得到的信息控制驱动执行设备进行相应的操作。

但部分行业往往落入试点陷阱，由于对可拓展性缺乏信心，缺乏专业供应商协作及相关技术基础设施，采取小规模试点方案，导致最终实现数智化转型需要花费的时间成本、财务成本极高。对于追求效益的汽车工业，需要专业且可迅速落地应用到产线的解决方案。

思谋科技为汽车行业提供的全面的智能化检测方案

思谋科技专注于智能制造与数智创新，非常关注汽车行业，并不断与产业生态伙伴合作，打造了多个汽车行业的智能制造升级项目。在思谋建立初期，便与全球顶级汽车零部件厂商达成合作，协助构建了其首条“无人化质检”产线，该项目也成为思谋在汽车行业的标杆案例之一。思谋持续将自身领先的机器视觉与深度学习技术应用在汽车行业，落地实际项目，从良率提升、产能扩大、成本节省等实际价值入手，提供解决方案，将以深度学习为核心的新型机器视觉技术真正应用到汽车产线中，帮助企业提质增效。

提升汽车刹车卡钳缺陷检测的良率

汽车卡钳是汽车安全运行的重要零部件，直接决定着汽车行驶过程的安全问题。汽车卡钳的质检要求极高，但卡钳内部尺寸小，传统打光方式难以成像，并且核心部位的缺陷，如异物、划伤、破损等检测精度要求极高，这都为缺陷检测带来了极大挑战。

汽车卡钳多种微小缺陷的迅速识别

思谋的解决方案基于智能工业平台SMore ViMo分割模块，提供定制化视觉成像方案，依靠以深度学习为核心的机器视觉检测方案，做到了汽车卡钳缺陷的亚像素识别，最终实现了100%全自动缺陷检测。

实际效果：检出率100%、过检率≤3%；实测效果漏检率低于百万分之1，此前客户漏检率为万分之1。

扩大汽车轴承缺陷检测的产能

轴承是汽车的关键基础部件，被称为汽车的“心脏”部件。作为汽车各个系统之间的连接，轴承产品往往型号极多，且尺寸各异。以往，企业采取传统视觉技术+人工进行检测，面对多大20种以上的缺陷类型，极易出现纰漏，并且检测速度缓慢，极大地遏制了汽车轴承企业的产线速度。

迅速识别汽车轴承划伤、裂痕、氧化等总计20多种缺陷

思谋解决方案依托SMore ViMo智能工业平台，提供基于深度学习的智能检测与分析解决方案，将OCR识别、检测、分割等定制化深度学习、机器视觉算法融合，打造专门适用于汽车轴承行业检测的算法库。思谋攻克了两大行业难题：对生锈缺陷的精准识别，以及对脏污、压伤缺陷的精准区分，实现了视觉技术在轴承检测应用领域的新突破。该方案能同时兼容超过20种产品型号，一次性可识别23种缺陷，大大提高了产线效率，让轴承生产企业不再受限于质检速度困扰，提升产能。

实际效果：检出率≥99.59%，过检率≤5%；CT速度≤0.2秒/片，日均处理产品量20,000片。

节省汽车散热器外观检测的成本

散热器对于汽车发动机正常工作发挥着至关重要的作用。汽车发动机散热器作为复合零部件，总计有20多种不同尺寸型号，尺寸偏大；需要检测两边超过300个细微零件是否存在瑕疵，瑕疵类型多，且位置分布随机，这些都为缺陷检测带来困难。

以前，汽车散热器生产企业需要配备大量人力进行人工目检，带来极高的人力成本投入；同时由于人工目检准确率受限，OK/NG分类准确率不高，也带来了产品原材料的浪费。

汽车散热器多部位缺陷的自动识别

思谋解决方案基于SMore ViMo算法串联功能，为企业打造了检测定位+分类的算法融合方案。先运用高精度检测定位算法定位汽车散热器12个核心部件所在的位置，再采用高精度分类算法进行OK/NG检测；依靠思谋的小数据增广、无监督学习等技术，实现了缺陷的高效识别，并搭建质检无人化系统，实现自动化视觉检测。

实际效果：检出率≥99.59%，过检率≤3%；实现智能自动化全检，每年节省超过百万元人力成本，原材料节省5%。

打造数智“慧眼”，推动汽车行业智造升级

汽车工业早已向智能制造方向升级，以深度学习为核心的新型机器视觉技术，在汽车工业升级中具备极高价值。在上述汽车行业视觉检测落地案例中，内核均离不开思谋自研的智能工业平台SMore ViMo，其本身内置了包括OCR（光学字符识别）、分割、识别、分类四大核心算法，依靠思谋核心团队沉淀20余年的机器视觉与深度学习算法，在算法精度、模型推理速度上都较传统视觉方案实现了质的飞跃。无论是上文提到的亚像素分割能力，抑或是多缺陷的高速识别，这些都为行业带来了切实的生产效益提升。

思谋视觉检测方案核心——SMore ViMo智能工业平台

SMore ViMo本身预搭载了超过1000种行业算法模型可供企业使用，并且随着其成熟视觉检测解决方案在汽车工业产线不断广泛运用，其积累的行业经验与技术Know-how也在不断完善，并落实到产品迭代优化上，最终推动汽车行业实现智能化升级，成为引导更快、更准、更稳的汽车工业发展的“慧眼”。

(文章来源于网络，如有侵权，请联系删文)