汽車零部件緊韌體擰緊視覺檢測方案：高效精準保障生產質量

在汽車零部件生產中，緊韌體擰緊工序的質量檢測是確保產品效能和安全性的關鍵環節。微鏈道愛憑藉先進的AI視覺技術，為汽車行業提供了高效、精準的檢測解決方案。

行業背景與使用者場景：汽車產業作為現代製造業的重要支柱，其零部件生產的質量和效率直接影響著整車的效能和市場競爭力。在汽車零部件生產過程中，緊韌體擰緊工序是一個至關重要的環節。某頭部汽車零部件廠商的緊韌體擰緊產線上，需要對各類汽車零部件上的緊韌體擰緊狀態進行檢測。產品涵蓋了發動機缸體、變速箱殼體等多種關鍵零部件，檢測物件主要是擰緊後的螺栓、螺母等緊韌體，確保其擰緊程度符合生產標準。這些關鍵零部件的質量直接關係到汽車的安全性和可靠性，因此對緊韌體擰緊狀態的檢測要求極高。

痛點深挖：為什麼難

傳統的檢測方式主要依賴人工，在效率方面存在嚴重不足。人工檢測的速度遠遠跟不上高速產線的生產節奏，每小時能夠檢測的零部件數量有限。而且人工檢測還容易出現疲勞，導致檢測速度進一步下降。同時，人工檢測的漏檢率高達5%，誤報率也達到3%左右。例如，在檢測大量螺栓擰緊狀態時，人工可能會因為疏忽而錯過一些未擰緊的螺栓，或者將正常擰緊的螺栓誤判為不合格。

人力成本也是傳統檢測方式的一大痛點。企業需要僱傭大量的檢測人員，並且要為他們支付工資、福利等費用。此外，人工檢測的勞動強度大，檢測人員需要長時間集中注意力進行檢測，容易導致身體和精神的疲勞。這不僅影響了檢測人員的工作效率和工作質量，還可能引發一系列的健康問題。

在換型生產時，傳統檢測方式的劣勢更加明顯。需要花費約1小時進行檢測裝置的除錯，這嚴重影響了生產效率。因為在除錯過程中，產線需要停止生產，造成了時間和資源的浪費。而且人工檢測難以滿足高速產線實時全檢的需求，無法保證產品質量的穩定性和一致性。由於人工檢測的主觀性和不確定性，不同的檢測人員可能會得出不同的檢測結果，這就導致了產品質量的波動。

技術原理

微鏈道愛採用先進的AI演算法和高精度成像技術解決上述問題。在AI演算法方面，透過深度卷積神經網路（DCNN），對大量的緊韌體擰緊影象進行訓練學習。深度卷積神經網路具有強大的特徵提取能力，能夠從影象中提取出諸如螺栓頭部的角度、螺母的位置等細微特徵。例如，螺栓頭部的角度如果不符合標準，可能意味著螺栓沒有擰緊到位。透過對這些細微特徵的分析，系統能夠準確識別不同型別、不同規格緊韌體的擰緊狀態。

在成像技術上，使用自研的3D相機進行影象採集。3D相機能夠獲取緊韌體的三維形貌資訊，相比傳統的2D成像，能夠更全面、準確地反映緊韌體的實際狀態。傳統的2D成像只能獲取物體的平面資訊，對於一些隱藏的缺陷或者複雜的形狀難以準確識別。而3D相機透過三維形貌重建技術，將採集到的三維資料進行處理，生成清晰、準確的三維模型，為後續的檢測分析提供了更豐富的資訊。這種結合AI演算法和3D成像的技術原理之所以有效，是因為它充分利用了AI的智慧分析能力和3D成像的高精度資訊，能夠在複雜的生產環境中準確識別緊韌體的擰緊狀態，大大提高了檢測的準確性和可靠性。

典型應用場景

• 螺栓擰緊角度檢測：在發動機缸體上，螺栓的擰緊角度對發動機的效能和可靠性至關重要。微鏈道愛透過AI演算法和3D成像技術，能夠準確檢測螺栓的擰緊角度是否符合標準。難點在於螺栓頭部的形狀和表面紋理可能會影響角度的檢測精度，需要演算法具備較強的抗干擾能力。
• 螺母擰緊到位與形變檢測：變速箱殼體上的螺母擰緊狀態需要嚴格把控。檢測時，系統透過分析螺母的位置和形變情況來判斷螺母是否擰緊到位、有無異常形變（而非直接測量擰緊扭矩數值）。難點在於螺母的擰緊狀態可能會受到周圍環境和其他零部件的影響，需要3D成像技術能夠準確捕捉螺母的細微變化。
• 隱藏焊點檢測：在一些汽車零部件的連線處，可能存在隱藏焊點。微鏈道愛的3D相機能夠檢測到這些隱藏焊點的質量，透過三維形貌重建可以清晰地看到焊點的形狀和大小。難點在於隱藏焊點的位置比較隱蔽，需要相機具備較高的解析度和靈敏度。
• 共面度檢測：對於一些需要緊密配合的零部件，如發動機缸蓋和缸體之間的結合面，共面度檢測非常重要。系統透過檢測結合面的三維形貌來判斷共面度是否符合要求。難點在於結合面的表面粗糙度和微小變形可能會影響檢測結果，需要演算法能夠準確區分正常的表面特徵和缺陷。
• 微米級形貌檢測：在一些高精度的汽車零部件上，需要進行微米級的形貌檢測。微鏈道愛的3D相機和AI演算法能夠滿足這一需求，準確檢測出零部件表面的微小缺陷。難點在於微米級的缺陷非常難以檢測，需要系統具備極高的精度和靈敏度。

落地案例

某大型汽車零部件製造商，其生產規模較大，每天需要檢測大量的汽車零部件。在引入微鏈道愛的解決方案之前，該企業採用傳統的人工檢測方式，面臨著效率低下、漏檢率高、誤報率高、人力成本大、換型除錯時間長等問題。在上線過程中，微鏈道愛的技術團隊對該企業的產線進行了詳細的調研和分析，根據企業的實際需求進行了系統的定製化開發和裝置的安裝除錯。經過一段時間的試執行和最佳化，系統正式上線。

採用微鏈道愛的解決方案後，該企業的緊韌體擰緊檢測發生了顯著的變化。

上線前，該企業的緊韌體擰緊檢測檢出率僅為90%左右，漏檢率達到10%，誤報率為3%，換型除錯時間約為1小時。上線後，檢出率提高到了98%以上，漏檢率降低到了<2%，誤報率降低了 -70%，換型時間從原來的約1小時縮短到了5分鐘。這不僅大大提高了生產效率，滿足了高速產線實時全檢的需求，還保障了產品質量的穩定。

微鏈道愛解決方案與產品

微鏈道愛提供了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，利用視覺基礎模型，只需一塊良品5分鐘即可完成0程式碼自動程式設計。透過APDT正樣本/少樣本學習功能，僅需1-20張良品影象就能完成模型訓練，大大縮短了模型訓練時間。同時，語義誤報過濾功能能夠有效減少誤報情況，提高檢測的準確性。

DaoAI 2D / 3D AI AOI裝置配備自研3D相機，可進行三維形貌重建，能夠檢測隱藏焊點、共面度以及微米級形貌。在緊韌體擰緊檢測中，該裝置可以清晰地獲取緊韌體的三維資訊，準確判斷擰緊狀態。裝置支援SDK / API / Docker部署，並且可以實現100%本地私有化部署，確保資料不出廠，保障了資料安全。

量化成效：採用微鏈道愛的解決方案後，緊韌體擰緊檢測的檢出率提高到了98%以上，漏檢率降低到了<2%，誤報率降低了 -70%。換型時間從原來的約1小時縮短到了5分鐘，大大提高了生產效率，滿足了高速產線實時全檢的需求。

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。