从一块钢板到一辆整车，汽车制造的每一道工序都关系到安全、性能和质量。冲压、焊装、涂装、总装，这四大车间承载着制造流程的核心。如今，机器视觉正以高速、高精、高稳定的方式，在这些工艺环节中实现质控能力的全面跃升。

01 机器视觉，为制造“提眼赋能”

机器视觉技术是通过相机、光源、算法模型、控制系统等协同工作，对目标进行识别、判断、测量与反馈，实现自动化感知与决策。相比人工或传统检测方式，其优势尤为突出：

• 高稳定：全天候稳定工作，规避人工疲劳误判；

• 高精度：细微缺陷识别精度达0.01mm以内；

• 高效率：支持在线全检，提升产线节拍；

• 强适配：兼容多品类、变批次、复杂背景工件；

• 可追溯：检测结果可实时回传系统，数据留档追责。

接下来，我们将从四大车间逐一分析机器视觉的典型应用。

2 冲压车间：初始成型“零瑕疵”

冲压工序作为整车制造起点，主要涉及钣金件的模压成型，零件材质通常为高强度钢或铝材。

典型应用场景：

• 外观缺陷检测：识别划痕、皱褶、裂纹、鼓包等表面问题

• 冲孔防错检查：检测孔位、孔径是否符合模具要求

• 设备异常监控：模具压痕、端拾器偏位等动态故障提前预警

技术亮点：配合高亮环形光源+高分辨率工业相机，能识别复杂反光材质下的微瑕疵；结合AI模型提高泛化能力，适应不同车型零件。

03 焊装车间：涂胶焊点全覆盖

焊装是结构精度与强度的保证环节。多数场景依赖机器人完成点焊、弧焊、结构胶涂布等操作。

典型应用场景：

• 焊点识别与分类检测：焊点是否虚焊、飞溅、熔核不饱满

• 结构胶涂胶检测：检测轨迹偏移、断胶、溢胶等情况

• 夹具状态检测：检测定位销是否完整、夹紧装置是否在位

  
  

04 涂装车间：视觉主导漆面质控

涂装决定整车视觉观感，也是消费者最关注的部分。不同颜色、不同批次的油漆需要更细腻的质控手段。

典型应用场景：

• 漆面划伤、颗粒、色差等表面缺陷检测

• 密封条胶涂布是否完整

• 装饰件、堵盖漏装检测

• 车门板软包材质区域的破损、划痕识别

  
  

△车门软板包材区域外表缺陷检测

技术策略：车门内饰板中软包部位材质柔软、光泽低，人工目检主观性强。AI视觉系统通过专用打光与增强识别算法，能够稳定检测微小划痕与破损，尤其适用于自动装配后的质检工位。

05 总装车间：装配一致与功能完检

总装工序是所有子系统的融合过程。多车型、多配置、大量选装件的生产环境对检测要求极高。

典型应用场景：

• 发动机质检（检查螺栓紧固、零件装配合格性、卡箍位置及条码标签准确性。）

• 加强剂涂布（核查涂布均匀饱满及对设定轨迹的完全覆盖）

• 玻璃密封胶胶型检测（检查涂布均匀性及有无断胶）

• 轴承装配状态检测（漏装、倒装）

• 轮毂压铆铆痕数量与位置检测

  
  

△轴承装配、缺陷检测和轮毂缺陷检测

技术策略：视觉系统在轴承装配工位可精准识别组件是否错装或漏装，有效防止旋转类部件后期故障；而在轮毂压铆工艺中，通过拍摄铆接部位，AI系统可对铆痕数量与分布区域进行精准判断，确保关键连接件的结构完整性与压铆工艺符合标准。

06 总结

从早期辅助检测，到现在成为质检主力，机器视觉已不再是“选配工具”，而是汽车制造企业应对高质量交付、产线柔性化、人员成本控制等挑战的重要抓手。

森赛睿作为具备算法平台、检测软件、工业系统一体化能力的厂商，能够为汽车制造企业提供场景化、平台化、工程化的视觉解决方案，助力客户实现：缺陷全检率提升、多车型快速适配、工位级部署灵活、 检测数据闭环可视化。