本文导读

在汽车领域，机器视觉主要应用在图像的缺陷检测、图像的测量定位以及3D视觉的测量定位中，推动了汽车行业的快速发展。目前，机器视觉技术的应用已贯穿整个汽车制造过程。菲特通过多年技术研发和行业积累，已成长为汽车行业智能制造的领军企业，得到一汽大众、广汽本田、长城、比亚迪等众多头部客户的认可。

缺陷检测技术始于西方工业强国，美、德、日等20世纪工业强国的汽车行业、半导体行业、纺织行业等日趋成熟，生产线复杂程度提高的同时，对精密度要求也有所提高，随着人力成本压力剧增，生产线自动化成为必然趋势。自动化缺陷检测技术相较于人工检测优势明显，不仅可以避免恶劣环境的影响，还可以实现长时间、高精度、高效率的工作。

现阶段针对缺陷检测技术主流的方法有：磁粉检测法、渗透检测法、涡流检测法、X射线检测法、超声波检测法、机器视觉检测法。针对众多检测方法，机器视觉检测方法具有更广的应用前景。

20世纪80年代，工业视觉产业在国外掀起热潮，机器视觉检测代替生产线上需人工完成的重复性测量、检测环节。而在国内经济高速发展、产业结构逐步升级的大背景下，机器视觉应用场景日趋复杂，为了实现我国制造业强国的战略目标，智能制造一直是我国制造业高质量发展转型的重大战略，机器视觉赋予工业机器人智慧，是实现智能制造的关键环节。

机器视觉技术

在现代汽车制造中，几乎所有组件、系统都得益于使用机器视觉技术，完成定位、识别、引导、测量、检测等步骤。采用机器视觉技术的制造企业，实现了更短的交货时间、更精益的库存管理以及零缺陷的OEM要求。

面对日益激烈的全球市场竞争与个性化的客户定制需求，汽车及汽车零配件行业正努力将生产效率提高到一个新的水平——也将机器视觉技术上升到了更高的维度。目前，机器视觉技术的应用已贯穿整个汽车制造过程，包括从初始原料质量检测发展到汽车零部件在线测量，再对制造过程中的冲压、焊接、涂装等工艺过程进行把控，最后对车身总成、出厂的整车质量进行把关。

什么是机器视觉

机器视觉是通过光学的装置和非接触的传感器，自动地接收和处理一个真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。机器视觉即用机器代替人眼，模拟眼睛进行图像采集，经过图像识别和处理提取信息，最终通过执行装置完成操作。

机器视觉是计算机学科的一个重要分支，综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。

机器视觉主要由工业相机、镜头、光源、图像处理器以及图像采集卡构成。工业相机将光信号转换成有序的电信号，在汽车行业应用相机主要有：面阵相机、线阵相机、偏振相机、高光谱相机，其中面阵相机又有紫外相机、红外相机以及热成像相机；镜头将目标成像在图像传感器的感光面上，其镜头主要有FA镜头、远心镜头、内窥镜头以及特殊镜头；光源为图像成像提供照明，主要类型有环形光源、面光源、条光源、球积分光源、线扫光源等。通过以上硬件的组合，使图像的成像中的特征信息更加明显。

机器视觉的特点是提高生产的柔性和自动化程度，适用于作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合；适用于人工视觉检测产品质量效率低且精度不高的场合。

机器视觉易于实现信息集成，能够为智能制造提供数据支撑，通过机器视觉收集生产过程中的各种数据，通过工业以太网等通信手段上传至工业服务器，在MES/DCS软件系统的管理下进行数据处理分析，并与企业资源管理软件（例如ERP）结合，提供最优化的生产方案或者定制化生产，最终实现智能化生产。

菲特技术在汽车行业的应用

▲针对汽车行业通用设备有：环状通用检测设备与齿轮视觉检测设备。

环状通用检测设备可以兼容包含结合齿、齿毂、齿套、齿环、轴承等环形金属零部件，可对零部件的正面、背面、外壁、内壁以及局部工作面进行外观缺陷检测。该设备可自动检测零件表面的生锈、磕碰、异物等缺陷，采用AI深度学习进行检测，对齿面、齿形等受光学影响较大的位置也可实现全检，提高了设备的检测准确性。

齿轮视觉检测设备采用工业级相机，特殊的光源搭配，提供了专业的取图环境，同时配合自动化的工件运转，机械臂自动上下料，可轻松将变速器齿轮端面、齿侧、齿顶、齿底等部位的缺陷清晰的呈现在图像之中，将齿轮磕碰、划伤、生锈、黑皮等缺陷实现无人自动化检测。