为什么使用机器学习视觉进行运动零件的质量检测？

质量和产量一直引导着制造商投资新的工艺和技术。先进的工业 4.0 技术，给制造业领导者带来了诸多选择，例如 3D 打印、人工智能和机器学习。

机器学习（ML）在汽车、航空航天、医疗和电子等各个行业和应用中备受欢迎。它满足操作需求的同时，带来了切实的好处，比如有效的即时检测和可追溯性。

Eines Vision System的数字软件技术，设计之初旨在用于运动零件的质量检测。通过先进的机器学习算法，Eines软件可以智能地执行零件确认、计算和测量模拟。零件在接受检测的同时，仍然处于运动状态中，比如位于传送带、升降机、无人搬运车和装配带上。

汽车生产中常见的高级机器学习视觉质量检测，主要应用于三个防错场景：中途站扫描、固定零件扫描和运动零件的动态扫描测量。此三者中，运动零件的动态检测带来的好处最多，它不仅是通常意义的基本视觉检测，还扩展到动态跟踪零件进行关键测量。

在总装车辆制造中，有三个值得关注的应用场景，使用视觉技术进行动态运动零件测量：间隙面差测量，表面涂层完整性检测，以及零件存在性验证。

间隙面差测量（有时也被称为对齐度）：间隙面差是指车门、后备箱、挡泥板、升降门和引擎盖等部件间的间隙平齐关系。精准测量对于执行生产线装配的工作人员来说至关重要，从而有效降低风噪和提高车辆美观度。 

表面涂层完整性检测：汽车制造商仅有几秒钟的时间来检测表面状况，查看是否有裂痕、裂缝、划痕、凹痕、污垢、橘皮、鱼鳞或气泡。而进入展厅后，客户有数小时的时间观察表面涂层的完整性。表面瑕疵可能会带来返修的问题，因此，检测数据指标后需要及时进行打磨和抛光，再进行最终的车辆验收。 

零件存在性验证：通常称为防错工艺，顾名思义就是预防一系列错误的工艺。先进的视觉技术可实际应用于检测缺失的夹子、螺母、徽记、徽章，匹配车辆样式、后视镜、保险杠特征或与客户订单进行颜色验证。 

通过质量检测指标生成的可操作数据分析将交由生产线技术人员处理。瑕疵的可视化数据信息可由远程显示屏（如平板电脑、可穿戴设备或固定显示器等）中的视觉反馈界面读取。

一些工厂尝试使用数字孪生模型来测试和模拟工艺设计。数字孪生模型通过动态模拟展示检测的全貌、包括实际操作情况以及工人执行操作的过程。它可以全面地检视流程，并提供可追溯性，以确定操作中的具体问题。它还可以部署在企业层面，能够轻松地和常见云平台对接，以创建自定义的仪表盘和分析报告。

成功的制造过程可以使运营的时间和成本更高效地发挥价值。隧道式检测系统利用高速的生产线和快速的数据传输，提供高产能系统，并可较大限度地减少维护成本。该系统可集成到现有的工厂电力和通信网络中，降低停机风险的同时，运行流畅无压力。 

多年来，运动零件的尺寸控制检测，对高产量汽车作业的质量指标是一个不小的挑战。Eines的高级视觉软件，根据客户的规格配置，通过隧道式系统部署，解决了运动零件精准检测的防错问题。 

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