寶馬、豐田背後的祕密武器！AI視覺如何完美控制質量？

2024-09-18 18:40:48 編輯： robot

導讀當下智能汽車的自動駕駛技術再一次陷入激光雷達和純視覺方案的爭論，雖然目標都是爲了實現汽車的無人駕駛，但其背後的邏輯卻是千差萬別的。在汽車工廠中，各類傳感器是汽車工廠自動化的重要載體，如今則是人工智...

當下智能汽車的自動駕駛技術再一次陷入激光雷達和純視覺方案的爭論，雖然目標都是爲了實現汽車的無人駕駛，但其背後的邏輯卻是千差萬別的。

在汽車工廠中，各類傳感器是汽車工廠自動化的重要載體，如今則是人工智能的時代，包括生產线AI數據分析、視覺識別和機器人控制系統等等，與當下的自動駕駛系統有異曲同工之妙。

在汽車生產自動化不斷提升的背景下，視覺系統及其背後的視覺識別系統、AI智能系統等技術的加速普及，正在對汽車工廠的各個環節產生深遠影響，例如零部件識別，外觀、尺寸與質量檢測等工藝。

1．視覺系統在汽車工廠的主要應用場景

質量檢測：通過高分辨率的攝像頭、先進的圖像處理算法和AI算法，可以實時監控生產线上的各類零部件、車身結構的缺陷（如焊接不良、表面瑕疵等），並能對其進行高效的檢測和分類，確保產品質量。

針對汽車塗裝過程中的漆面缺陷（如劃痕、污垢、縮孔、橘皮、流掛等），視覺系統結合AI技術實現了高效、穩定的自動化檢測，通過多方位超高清攝像頭和圖像處理算法，系統能夠實時識別並標注漆面缺陷。

機器人自動裝配：視覺識別技術讓機器人能夠“看見”並准確識別和抓取不同的零部件，機器人能夠准確識別零部件的位置、姿態和類型從而實現更加靈活的自動化裝配，助力車企打造柔性化生產线。

在汽車制造自動化生產线上，視覺系統被廣泛應用於引導機器人進行精准抓取和裝配。例如，通過視覺識別技術使機器人對發動機缸體、電池殼體等零部件的穩定抓取和高效裝配。

2．汽車工廠的視覺系統經典應用案例

3D視覺車身檢測：寶馬集團在其德國工廠中引入了3D視覺系統用於車身質量檢測。採用多維掃描技術，可以捕捉到車身的微小變形和表面缺陷，並與設計模型進行比對，從而提高車身檢測的精度和效率。

智能機器人視覺系統：福特在其美國密歇根州的工廠引入了智能機器人視覺系統，通過結合2D和3D視覺技術，使得機器人能夠自主識別和抓取生產线上的復雜零件，並進行精密裝配。機器人還具備自我調整功能，能夠根據零件的微小變化實時調整抓取力和位置，從而提高了裝配效率和准確性。

AI視覺系統焊接質量檢測：豐田公司在其日本工廠部署了一種基於AI的視覺檢測系統，用於焊接質量監控。通過高速攝像頭和深度學習算法，系統能夠實時分析焊接接頭的質量，發現潛在缺陷（如焊點過小或位置偏差）。該技術有效提高了焊接的質量一致性，並減少了不合格品的產生。

3．視覺與機器人控制的深度融合應用

日本Mujin專注於爲工業機器人提供通用型一體化解決方案，控制器（Mujin Controller）是其技術的核心，該控制器能夠通過以太網或接口與機器人制造商的API接口連接，實現實時的機器人系統控制，並具備實時碰撞檢測和避免功能。

以下是一些Mujin的應用案例：

京東亞洲一號無人倉：Mujin的技術實現了入庫、揀選、打包等全流程自動化。其中，在解決空中掃碼、動態垛型計算、自動混碼等物流自動化難題上發揮了關鍵作用，提高了倉儲和物流的效率與准確性。

ASKUL（日本前三的綜合電商）自動化揀選解決方案：該系統實現了貨到人升級爲貨到機器人的經典案例，通過Mujin的技術，海量SKU的全自動化揀選成爲可能，顯著提高了揀選效率和准確率。

丹麥Scape是一家專注於工業機器人3D視覺系統研發的公司，其核心產品SCAPE Bin－Picking系統（智能分類及位置評估系統）在智能制造領域得到了廣泛應用。該系統能與絕大多數產自世界級機器人公司（如KUKA、ABB及Kawasaki等）的標准機械手配合使用，應用於智能自動化生產线中的上下料環節。

以下是一些Scape在工廠的應用案例：

寶馬萊比錫工廠：Scape的3D視覺系統被應用於寶馬萊比錫工廠的智能自動化生產线上。該系統實現了對工件物料的隨意抓取，提高了生產线的自動化水平和生產效率。該系統還在奔馳、大衆和本田等世界級汽車制造商的生產线上得到了廣泛應用。

中國市場： Scape先後與思爾特機器人、廣州數控、東風本田、豐田和日立壓縮機等企業達成合作，爲這些企業的智能制造升級提供了有力支持。

4．挑战與發展前景

將不同廠商提供的視覺系統、AI算法、硬件設備等進行無縫集成，並讓它們在一個統一的平台上協同工作，這仍然是一個挑战。此外，不同生產线之間的兼容性問題和生產數據的整合也需要克服。

視覺系統和AI的表現依賴於數據的質量和算法的訓練水平。在復雜多變的工廠環境中，如光线變化、零部件形狀多樣性、零部件材質對光的反射和吸收特性等，如何保證視覺系統的准確性、穩定性，避免誤判和漏判，是目前面臨的重要技術挑战之一。

在很多情況下，視覺系統的導入並不是技術上無法實現，而是無法實現與人工操作同等的效率。同時，生產线上的操作需要實時完成，對視覺系統的處理速度和穩定性提出了嚴峻挑战。

雖然視覺系統和AI智能技術能夠顯著提高生產效率和產品質量，但初期的設備投資、系統安裝和後續的維護成本較高，也是企業需要考慮的問題。

此外，視覺系統和AI系統需要定期進行算法升級和硬件校准，如何在保證效益的同時控制成本，是企業面臨的重要挑战。

隨着深度學習和AI技術的不斷發展和融合，視覺系統將具備更強的自適應能力和更高的識別精度。

例如，視覺系統將具備更強的感知能力，能夠識別更多復雜的零部件形態和材料；另外通過AI學習算法，工廠設備能夠識別潛在的設備故障並進行預測性維護，減少生產线停機時間。

視覺系統有望實現對更復雜環境的感知和決策能力，進一步提升汽車制造的智能化水平，爲實現柔性化生產提供有力支持，幫助企業快速響應市場需求變化。

視覺系統及其背後的視覺識別系統、AI智能系統等技術在汽車工廠中的應用前景廣闊，隨着技術的不斷進步和應用場景的不斷拓展，這些技術將推動汽車制造邁向更加智能化、自動化和高效的未來。