在汽车工厂中,各种传感器是汽车工厂自动化的主要载体,如今则是人工智能的时期,包括生产线AI数据剖析、视觉识别和机器人掌握系统等等,与当下的自动驾驶系统有异曲同工之妙。

在汽车生产自动化不断提升的背景下,视觉系统及其背后的视觉识别系统、AI智能系统等技能的加速遍及,正在对汽车工厂的各个环节产生深远影响,例如零部件识别,外不雅观、尺寸与质量检测等工艺。

1. 视觉系统在汽车工厂的紧张运用处景

质量检测:通过高分辨率的摄像头、前辈的图像处理算法和AI算法,可以实时监控生产线上的各种零部件、车身构造的毛病(如焊接不良、表面瑕疵等),并能对其进行高效的检测和分类,确保产品质量。

宝马丰田背后的秘密武器AI视觉若何完美质量控制

针对汽车涂装过程中的漆面毛病(如划痕、污垢、缩孔、橘皮、流挂等),视觉系统结合AI技能实现了高效、稳定的自动化检测,通过多方位超高清摄像头和图像处理算法,系统能够实时识别并标注漆面毛病。

机器人自动装置:视觉识别技能让机器人能够“瞥见”并准确识别和抓取不同的零部件,机器人能够准确识别零部件的位置、姿态和类型从而实现更加灵巧的自动化妆配,助力车企打造柔性化生产线。

在汽车制造自动化生产线上,视觉系统被广泛运用于勾引机器人进行精准抓取和装置。
例如,通过视觉识别技能使机器人对发动机缸体、电池壳体等零部件的稳定抓取和高效装置。

2. 汽车工厂的视觉系统经典运用案例

3D视觉车身检测:宝马集团在其德国工厂中引入了3D视觉系统用于车身质量检测。
采取多维扫描技能,可以捕捉到车身的眇小变形和表面毛病,并与设计模型进行比对,从而提高车身检测的精度和效率。

智能机器人视觉系统:福特在其美国密歇根州的工厂引入了智能机器人视觉系统,通过结合2D和3D视觉技能,使得机器人能够自主识别和抓取生产线上的繁芜零件,并进行精密装置。
机器人还具备自我调度功能,能够根据零件的眇小变革实时调度抓取力和位置,从而提高了装置效率和准确性。

AI视觉系统焊接质量检测:丰田公司在其日本工厂支配了一种基于AI的视觉检测系统,用于焊接质量监控。
通过高速摄像头和深度学习算法,系统能够实时剖析焊接接头的质量,创造潜在毛病(如焊点过小或位置偏差)。
该技能有效提高了焊接的质量同等性,并减少了不合格品的产生。

3. 视觉与机器人掌握的深度领悟运用

日本Mujin专注于为工业机器人供应通用型一体化办理方案,掌握器(Mujin Controller)是其技能的核心,该掌握器能够通过以太网或接口与机器人制造商的API接口连接,实现实时的机器人系统掌握,并具备实时碰撞检测和避免功能。

以下是一些Mujin的运用案例:

京东亚洲一号无人仓:Mujin的技能实现了入库、拣选、打包等全流程自动化。
个中,在办理空中扫码、动态垛型打算、自动混码等物流自动化难题上发挥了关键浸染,提高了仓储和物流的效率与准确性。

ASKUL(日本前三的综合电商)自动化拣选办理方案:该系统实现了货到人升级为货到机器人的经典案例,通过Mujin的技能,海量SKU的全自动化拣选成为可能,显著提高了拣选效率和准确率。

丹麦Scape是一家专注于工业机器人3D视觉系统研发的公司,其核心产品SCAPE Bin-Picking系统(智能分类及位置评估系统)在智能制造领域得到了广泛运用。
该系统能与绝大多数产自天下级机器人公司(如KUKA、ABB及Kawasaki等)的标准机器手合营利用,运用于智能自动化生产线中的高下料环节。

以下是一些Scape在工厂的运用案例:

宝马莱比锡工厂:Scape的3D视觉系统被运用于宝马莱比锡工厂的智能自动化生产线上。
该系统实现了对工件物料的随意抓取,提高了生产线的自动化水平和生产效率。
该系统还在奔驰、大众和本田等天下级汽车制造商的生产线上得到了广泛运用。

中国市场: Scape先后与思尔特机器人、广州数控、东风本田、丰田和日立压缩机等企业达成互助,为这些企业的智能制造升级供应了有力支持。

4. 寻衅与发展前景

将不同厂商供应的视觉系统、AI算法、硬件设备等进行无缝集成,并让它们在一个统一的平台上协同事情,这仍旧是一个寻衅。
此外,不同生产线之间的兼容性问题和生产数据的整合也须要战胜。

视觉系统和AI的表现依赖于数据的质量和算法的演习水平。
在繁芜多变的工厂环境中,如光芒变革、零部件形状多样性、零部件材质对光的反射和接管特性等,如何担保视觉系统的准确性、稳定性,避免误判和漏判,是目前面临的主要技能寻衅之一。

在很多情形下,视觉系统的导入并不是技能上无法实现,而是无法实现与人工操作同等的效率。
同时,生产线上的操作须要实时完成,对视觉系统的处理速率和稳定性提出了严厉寻衅。

虽然视觉系统和AI智能技能能够显著提高生产效率和产品质量,但初期的设备投资、系统安装和后续的掩护本钱较高,也是企业须要考虑的问题。

此外,视觉系统和AI系统须要定期进行算法升级和硬件校准,如何在担保效益的同时掌握本钱,是企业面临的主要寻衅。

随着深度学习和AI技能的不断发展和领悟,视觉系统将具备更强的自适应能力和更高的识别精度。

例如,视觉系统将具备更强的感知能力,能够识别更多繁芜的零部件形态和材料;其余通过AI学习算法,工厂设备能够识别潜在的设备故障并进行预测性掩护,减少生产线停机韶光。

视觉系统有望实现对更繁芜环境的感知和决策能力,进一步提升汽车制造的智能化水平,为实现柔性化生产供应有力支持,帮助企业快速相应市场需求变革。

视觉系统及其背后的视觉识别系统、AI智能系统等技能在汽车工厂中的运用前景广阔,随着技能的不断进步和运用处景的不断拓展,这些技能将推动汽车制造迈向更加智能化、自动化和高效的未来。