汽車內飾件外觀缺陷 AI 視覺檢測成效顯著

在汽車製造行業，內飾件的外觀質量直接影響著整車的品質和使用者體驗。微鏈道愛憑藉先進的 AI 視覺技術，為汽車內飾件外觀檢測提供了高效、精準的解決方案。

使用者場景：某頭部汽車零部件廠商的內飾件生產線上，主要生產汽車座椅、儀表盤、門板等內飾產品。檢測物件為內飾件的外觀缺陷，如劃痕、汙漬、色差、變形等。這些缺陷不僅影響內飾件的美觀度，還可能降低其使用壽命和安全性。

痛點：傳統的人工檢測方式存在諸多問題。首先，漏檢率較高，人工檢測容易受到疲勞、注意力不集中等因素的影響，據統計，人工檢測的漏檢率可達 5%左右。其次，誤報率也不容忽視，由於人工判斷標準的主觀性，誤報率約為 8%，這不僅增加了複檢工作量，還降低了生產效率。此外，人工檢測的人力成本高，且換型時間長，一般換型需要 30 分鐘以上，無法滿足生產線快速換型的需求。同時，隨著汽車行業對產品質量和合規性要求的不斷提高，傳統檢測方式難以滿足嚴格的質量管控標準。

技術原理

微鏈道愛採用先進的 AI 演算法和成像技術來解決這些問題。在演算法方面，基於 DaoAI World 世界模型，它具有統一底座，能夠實現語義理解和跨場景泛化，並從產線反饋持續學習。透過深度學習演算法，對大量的內飾件外觀影象進行訓練，使系統能夠準確識別各種外觀缺陷的特徵。在成像方面，DaoAI 2D / 3D AI AOI 裝置採用自研 3D 相機進行成像，能夠實現三維形貌重建。這種成像方式可以檢測到隱藏的缺陷，如微小的變形等，並且能夠精確測量共面度和微米級形貌。其原理在於 3D 相機可以獲取物體的三維資訊，相比傳統的 2D 成像，能夠更全面、準確地反映內飾件的外觀情況，從而有效提高檢測的準確性。

• 深度學習演算法對大量影象進行訓練，提高特徵識別能力。
• 3D 相機獲取三維資訊，實現三維形貌重建，檢測隱藏缺陷。
• 語義理解和跨場景泛化能力，使系統能夠適應不同型別的內飾件檢測。
• 從產線反饋持續學習，不斷最佳化檢測模型。

微鏈道愛解決方案與產品介紹

微鏈道愛提供了一套完整的解決方案，主要涉及 DaoAI AI AOI 軟體系統和 DaoAI 2D / 3D AI AOI 裝置。DaoAI AI AOI 軟體系統具有強大的特徵認知能力，透過視覺基礎模型，一塊良品僅需 5 分鐘即可實現 0 程式碼自動程式設計，並且支援 APDT 正樣本/少樣本學習，只需 1-20 張良品就能完成模型訓練，同時具備語義誤報過濾功能，可有效降低誤報率。DaoAI 2D / 3D AI AOI 裝置結合自研 3D 相機和三維形貌重建技術，能夠檢測隱藏焊點、共面度和微米級形貌等。在落地過程中，將裝置安裝在生產線的合適位置，透過軟體系統與裝置的協同工作，實現對內飾件外觀的高效、精準檢測。

微鏈道愛的 AI 視覺解決方案，為汽車內飾件外觀檢測帶來了更高效、精準的檢測手段。

量化成效：透過採用微鏈道愛的解決方案，該汽車零部件廠商取得了顯著的成效。首先，檢出率大幅提高，達到了 98.5%，漏檢率降低至 <1.5%，有效保證了產品質量。其次，誤報率降低了 -65%，大大減少了複檢工作量，提高了生產效率。此外，換型時間從原來的 30 分鐘以上縮短至 5 分鐘，滿足了生產線快速換型的需求，提高了生產的靈活性。

本文由人工智慧生成。文中客戶案例為基於產品真實能力的模擬場景，成效數字為示例性質；官方標定口徑以產品頁為準。