维视智造如何攻克底盘件精密定位与海量SKU智能分拣难题

【导语】

在汽车工业向高端化、维视智能化转型的智造U智浪潮中，如何兼顾“核心零部件的何攻海量极致精度”与“庞大供应链的高效流转”，是克底各大车企及Tier 1供应商面临的共同挑战。传统的盘件人工检测与粗放式管理，正成为制约产能与质量的精密拣难瓶颈。

作为机器视觉领域的定位领军企业，维视智造深入汽车产业链上下游，维视不仅在汽车底盘核心安全件(轮毂)的智造U智生产线上实现了毫米级的高精度定位与混线检测;更在海量SKU(轮胎)的智能分拣环节中，凭借AI算法突破了复杂字符识别的何攻海量效率极限。

从精密制造的克底源头把控，到海量SKU的盘件智能分拣与流转，维视智造正以全链路的精密拣难视觉解决方案，助力汽车制造企业实现真正的定位降本增效与数字化升级。

接下来，维视我们将通过两个真实落地场景，深度解析维视智造是如何破解这些行业痛点的。

场景一：汽车轮毂的高精度定位与尺寸测量

一、客户背景与痛点

抚州某公司作为汽车轮毂的重要供应商，其生产线面临严峻挑战。

效率低下：产品尺寸大、规格种类繁多，原有的人工摆放与定位打孔方式速度极慢。

检测困难：人工难以长时间保持高精度，导致检测时间长，且容易因视觉疲劳产生误差。

二、维视智造解决方案

针对上述痛点，维视智造设计了一套双相机协同工作的视觉系统：

上相机负责定位：利用传统算法，系统首先对轮毂整体进行定位，随后识别轮毂上的轮辐特征，以此区分不同产品种类，并调用相应的检测程序。最终，系统将精准的坐标与角度信息发送给外部控制系统，引导其移动到指定位置进行打孔。

侧相机负责检测：侧相机负责拍照并检测产品的高度，以此判断是否存在混料情况，并对产品尺寸进行精确区分。

技术突破：为了解决大尺寸产品检测处理时间长的难题，方案特别采用了传统算法的区块自定义模块，将检测时间缩短至毫秒级。

三、量化收益与方案亮点

精度提升：检测精度稳定达到 ±0.5mm，远超人工操作水平。

效率飞跃：通过自动化定位与检测，彻底取代了人工摆放与目检，显著提升了生产节拍。

柔性生产：系统能够自动识别并区分同一类产品下的不同规格，实现了高度自动化的混线生产。

上相机检测效果图示例

场景二：轮胎分拣的高速字符识别

一、客户背景与痛点

在轮胎分拣环节，某大型轮胎制造商依赖人工识别轮胎侧壁上的字符信息进行分类。

种类繁杂：产品种类多达数千种，式样繁杂，且字符与背景的灰度差异小。

人工瓶颈：人工长时间重复作业极易疲劳，导致分拣效率低下，且容易将相似产品分错，造成质量隐患。

二、维视智造解决方案

维视智造基于 VisionBank AI 智能开发平台，构建了一套基于深度学习的字符识别系统：

图像采集：采用2500万像素高分辨率相机配合远投条光，确保获取清晰的轮胎侧壁图像。

智能识别：通过深度学习技术，对轮胎中心及五个关键字符区域进行标记与模型训练。系统在获取图像后，会先进行区域截取与角度校正，再利用训练好的模型对字符进行精准识别。

技术突破：该方案完美解决了不同轮胎大小、高低、字符样式差异大以及定位困难等复杂问题。

三、量化收益与方案亮点

极致速度：单个产品的视觉检测时间 < 200ms(客户标准为490ms)，满足高速分拣需求。

超高准确率：识别准确率稳定 >99%，彻底杜绝了因人工疲劳导致的误判与漏判。

稳定可靠：系统实现了7x24小时不间断的自动化检测分类，大幅提升了分拣环节的自动化水平。

检测效果示例

维视智造通过这两个标杆案例，再次证明了机器视觉技术在汽车制造领域的广泛应用前景。无论是精密的几何定位，还是复杂的字符信息提取，维视智造都能提供稳定、高效、精准的解决方案，帮助客户在激烈的市场竞争中赢得先机。

(责任编辑：探索)