汽车电子产品为何需要更智能的检测解决方案

机器视觉系统在完成具有挑战性的任务方面可以发挥重要作用 - 即使汽车电气系统变得愈发复杂，也能降低成本和提高质量。机器视觉可以根据其系统功能分为六个实用类别，以满足不同需求： 

• 装配验证：确保每个组件都完美契合。机器视觉系统会按步骤检查产品装配情况。例如，它们会确认在生产流程中连接件、板件或紧固件都已正确就位。
• 分类：精确度始于分类。AI 机器视觉系统根据预定义的标准对物体或缺陷进行分类。这非常适合对产品进行分类，或识别需要特定处理或加工的材料之间的细微差异。
• 缺陷检测：在错误干扰运营之前减少错误。高级缺陷检测可识别表面划痕、焊接瑕疵或对齐错误等缺陷。通过及早发现问题，这些系统可提高产品质量并降低报废成本。
• 测量：通过大规模的精准测量来确保精确度。从验证钣金的尺寸，到确保复杂组件的精确公差，视觉系统可为生产提供可靠的结果。
• 读码和 OCR: 让跟踪与可追溯性变得简单。这些系统读取条码并执行 OCR（光学字符识别），以在整个供应链中正确识别产品。快速可靠。
• 机器人引导：为自动化带来精确性。机器视觉引导机械臂完成装配精密组件或分拣产品等任务。这可以高效地将手动干预降至最低。 

预计到 2030 年，汽车成本的 50% 将来自电子和安全组件。推动这一增长的因素之一是，汽车制造商为了满足客户需求，正在将许多更先进的功能和电子产品集成到他们的车辆中。这包括关键的安全功能，如高级驾驶员辅助系统 (ADAS)，可提供车道偏离警告、自适应巡航控制、信息娱乐系统以及自动紧急制动等功能。 

除了 ADAS 之外，向电动汽车的转型以及对驾驶员娱乐、信息、自动驾驶和联网汽车系统的需求不断增长，意味着汽车内部的芯片、电路板、电线、插针和连接器的数量在不断增加。为确保安全和消费者满意度，需要对这些组件进行检测，从而增加了生产成本和挑战。 

随着电子系统的不断发展，其制造方面的高成本难题也随之演变。电子元件在不断缩小，这使得人工或机器视觉的检测难度大大增加。缺陷有许多不同的形状和尺寸，这使得发现焊点缺陷、错位和表面瑕疵等特定问题变得越来越困难。    

为了解决这些难题，企业需要适应性强、功能强大的机器视觉。 

节约成本并缩短产品上市时间 

当机器视觉解决方案投入生产应用时，能够在具有挑战性的环境中快速检测缺陷并识别部件。集成机器视觉还能通过多种方式优化生产，从而加快产品上市时间： 

降低报废率

机器视觉系统有助于确保缺陷部件的精准识别，从而减少材料浪费，并避免合格部件被误判为报废品。这一优势至关重要，因为未被检出的缺陷流至后续生产环节会加剧废品累积，进而增加用来纠正问题的成本投入。

例如，电子控制单元硬件的焊接缺陷外观形态多样，且容易与可接受的工艺偏差相混淆。焊缝咬边、尺寸偏差等焊接缺陷的判定难度较大 - 使得基于规则的机器视觉检测难以胜任。当组件及原材料价格高昂且供应紧缺时，合格部件的误报会导致成本上升。

康耐视机器视觉系统采用深度学习 AI 技术，可实现功能性瑕疵与可接受工艺偏差的有效区分。该解决方案通过分析已标记的合格图像与缺陷图像，学习可接受的工艺标准，从而有助于缩短开发时间。借助自适应算法，深度学习模块持续学习、识别新型缺陷、适应新变量和具有挑战性的环境。该过程涉及产品定位、光照条件调整，以及针对特定产品特征的缺陷检测。 

质量保证

通过在生产流程早期识别缺陷，机器视觉系统还可减少流入装配工序的缺陷产品数量。这既确保了高质量产品在生产流程中的流通，又降低了耗时的返工或召回。 

例如，机器视觉系统能够检测焊缝是否存在裂缝或孔隙等缺陷，确保车辆在进入最终装配前符合标准。及早发现这些缺陷可防止代价高昂的返工以及潜在的安全问题。在早期发现此类缺陷非常重要，可避免将缺陷部件装配至更大的系统，导致修复或更换变得更加复杂且昂贵。 

康耐视如何助力汽车制造商？ 

康耐视为汽车制造商提供实现产量最大化、提高效率和增强可扩展性所需的硬件、软件和支持，并依托全球应用工程师网络为上述方案提供保障。康耐视视觉系统具有足够的灵活性，能够适应规格变更、配置调整及其他变量变化。

依托与宝马 (BMW)、日产 (Nissan)、起亚 (KIA)、大陆集团 (Continental) 及施耐德电气 (Schneider Electric) 等客户合作积累的数十年汽车制造领域经验，结合全球化技术支持网络与灵活的解决方案，康耐视可助力汽车制造商简化部署、解决新挑战、提高质量、降低成本并实现完全可追溯性。