汽车行业在2018年经历了创纪录的汽车召回数量，今年的数字也相差不远。其中许多问题都是由电子或软件故障引起的。但是，它提醒了制造工程师在车辆离开装配线前主动识别缺陷的重要性。

解决质量问题的最好方法之一就是投资视觉系统。该技术被汽车制造商和供应商广泛应用于各种应用，包括粘合剂点胶、料斗挑选、防错、在线焊接分析、材料处理、机器人引导、表面检测和可追溯性。

汽车行业使用机器视觉技术的时间更长，效果更好，也比任何工业部门都更有创意。

“视觉是一项成熟的技术，在汽车领域得到了广泛的应用
Integro Technologies公司的首席视觉系统架构师David Dechow表示，“由于许多汽车制造商和供应商一直处于使用视觉系统的前沿，目前几乎没有生产流程没有受到该技术的影响。这是大多数装配线不可缺少的一部分。

Dechow解释道:“汽车行业在应用最先进的视觉技术方面也处于领先地位，如颜色检测系统、深度学习、智能摄像机和3D系统。”

“机器人视力越来越多地用于检查零件，焊接和物料处理，”ABB机器人的全球产品经理Toni Roda“添加了吨棒。“越来越多的定制需求，劳动力短缺和成本压力是在汽车行业中使用愿景的主要驱动因素。”

汽车OEM及其供应商使用机器愿景作为气囊，电池，制动器，冷却模块，门板，发动机阀，保险丝盒，车轮和挡风玻璃等多样化部件。

先进的机器视觉技术在福特汽车公司范戴克变速器工厂的日常运营中发挥着关键作用，该工厂是2018年的获奖者年度最佳装配厂奖。这家高混合、高产量的工厂生产70种不同的自动变速器，用于福特和林肯(Lincoln)的多种车型，这些车型具有前轮和全轮驱动的特点。

视觉引导机器人确保齿轮和离合器等关键部件的高质量组装。Van Dyke Plant有超过500个内联机视觉应用，可以解决错误打样，测量和复杂性问题。

其中一个应用涉及到机器人和视觉系统来分配密封胶。一个六轴机器人以不同的数量、速度和角度在室温下应用一个硫化硅珠。该应用程序通过双摄像头视觉检测系统进行验证，以确保珠的正确路径和宽度。

视觉系统也用于福特的范戴克工厂的各种测量和检查应用。例如，离合器包由三个不同的组件组成，需要一个特定的顺序或堆叠。视觉技术根据复杂度要求测量高度和顺序。

此外，视觉系统用于所有外部传输电气连接，以确保线尾测试后，引脚在垂直和水平位置的直线度公差框架内。

独特的挑战

在汽车工业中，机器视觉技术的主要目标是在进入生产过程的下一个步骤之前检查缺陷并确认零件或组件是正确的。

Banner工程公司的产品经理Amanda Nelson说:“汽车应用可能规模很大，环境也很恶劣，所以拥有能够承受这种环境的视觉系统是关键。根据车辆在装配周期中的位置，需要进行不同的检查。

Nelson解释说:“拥有一个灵活的系统，可以检测非常不同的东西，如焊缝的存在、胶珠的分配或正确的部件放置，将增加吞吐量，并允许在一个系统上实现标准化。”

尼尔森指出:“汽车行业正不断变得更加自动化。“机器视觉正在取代人类视觉检测的需求，减少错误，创造车辆历史轨迹，提高质量。在许多情况下，它有助于加快汽车装配过程中许多步骤所需的检查过程。”

欧姆龙自动化(Omron Automation)美洲分部视觉产品经理Fernando Callejon指出:“汽车制造商越来越依赖机器视觉，以确保他们的产品满足利益相关者的期望。”“视觉主要用于质量检查目的，但它也开始用于跟踪制造过程所有步骤的重要数据，而不是简单地发现和拒绝有缺陷的部件，因为客户要求更高的运营可视性。”

Callejon称:“在很多情况下，机器视觉在汽车工厂被视为一项无附加值的活动，因为它不会对最终产品进行任何修改。”“但是，这些工厂正开始利用这一事实，即通过机器视觉检查可以显著改善它们的操作，(使它们)变得更加可重复、可复制、高效和有效。”

Callejon表示，许多汽车工程师现在更喜欢使用多个智能摄像头，而不是过去常见的复杂、集中的视觉系统。他指出:“如今的智能相机越来越小，功能越来越强，价格也越来越便宜，所以在过去成本高昂的领域引入机器视觉变得越来越容易。”

“随着制造商检查更多不同的目标，摄像机的典型分辨率已经提高，能够看到更多，”Nelson补充道。“由于其灵活性、健壮性和可重复性，2D视觉仍然是当今最受欢迎的视觉技术。”

但是，汽车行业是第一批采用3D视觉技术的行业之一。许多工程师对它的长期潜力很感兴趣。

ABB的罗达表示:“3D视觉在最终修剪和装配的自动化中发挥着关键作用。”该公司的FlexVision 3D系统已经用于各种白色车身和动力总成组装应用。

罗达解释说:“(传统上，汽车的这一部分)装配的自动化程度较低，相比于冲压、白车身和喷漆工序，这些工序使用机器人已经很长时间了。”“视觉是驾驶舱安装和车门组装等应用自动化的关键。”

“我们一直在一个项目的项目，该项目涉及使用机器愿景来检查内部部件的关节质量，”添加DecHow。“然而，多种变化被证明是一个很大的挑战。

Dechow说：“扶手，按钮，门把手，面板和扬声器等事情都需要进行检查。“并且，无论部分地点和变化如何，他们都需要处理相同的精度和可靠性。”

垃圾桶的选择是另一个具有挑战性的应用，可以受益于3D视觉系统。

“在BIN拣选中，2D摄像头不可靠，因为它的准确性受到环境照明的变化的影响，并且在Bluewrist Inc.的Marketing Manager营销经理宣布杰森·牛队（Bluewrist Inc.）索赔杰森···纳乌（Bulson Niu）的影响受到了问题垃圾桶拣选系统。Flexipick使机器人能够拾取随机放置在箱中的零件并将其呈现给装配线。

Niu解释说:“当垃圾桶变成空的时候，2D视觉系统很难保持可靠性和准确性，这可能会导致碰撞。”“然而，对视觉系统的需求是复杂的，因为制造商需要一种产品，可以服务于不同的车型、车辆平台和多种变体。

Niu指出:“在过去，由于3D传感器产生的数据量很大，将该技术应用于在线检测过程并不总是可行的，因为它会减慢整个装配线的速度。”“涉及闪亮金属表面的应用是不可能的。

“今天，事情发生了变化，”牛指出了。“传感器精度和速度有所改善，使他们能够跟上汽车行业的循环时间要求。”

新技术

汽车工程师可以选择各种创新产品，使其比以往任何时候都更容易在装配线上使用先进的机器视觉技术。

横幅的IVU颜色传感器专为多种应用而设计。“除了在标准IVU中发现的传统检测工具外，IVU颜色还增加了检测特定颜色部分是否存在的能力，”纳尔逊说。“与我们的装置一起，可以检测到门把手存在，并且在正确的位置，内部是正确的阴影。

尼尔森说:“这种传感器还能在不使用电脑的情况下，在几分钟内完成设置。”“这使得iVu Color成为一种强大的、省时的汽车应用解决方案。”

佳能开发了RV系列图像传感器，专门用于机器人拣箱。产品包括RV300 ~ RV1100。

佳能美国公司的机器视觉工程师Grant Zahorsky说:“它们能够对物体进行高速、高精度的三维识别。该系统适用于曲面零件、特征不明显的零件，甚至形状更复杂的零件。”

Zahorsky解释说:“我们的产品将识别模式投射到随机堆积的部件上，并分析投射的图像。该系统通过分析零件图像和多种投射图案的差异，可以在三维空间中识别目标物体。”

欧姆龙的工程师最近开发了FHV7智能相机。它可以用于许多应用，例如在不移动摄像机的情况下对不同汽车模型上的零件安装点进行精确检测。

“(相机提供了)一个模块化的概念，让用户选择他们的
它可以灵活地适应制造环境的变化。”Callejon说。“例如，它的多色光模块在单个设备中混合不同的颜色(红、绿、蓝和红外)，以补偿产品的变化，同时提供足够的对比度，以稳定检测。

Callejon声称:“FHV7的双核CPU提供了足够的能量，在小型应用中消除了对昂贵视觉系统的需求。它还允许系统记录检查数据，以达到可追溯的目的，而不会减慢过程。

“高达1200万像素的高分辨率图像传感器使用户可以避免需要图像拼接操作以在大型部件上成功执行质量检测和精确测量的多摄像机系统，”Callejon添加。“高速自动对焦液体镜片可快速适应各种工作距离和物体高度，而无需具有专门针对不同检测需求的多个摄像机。”

欧洲最近推出了一种新的视觉系统，可以自动完成耗时且容易出错的人工熔断器检测过程。EVT汽车保险丝检查器使它更容易检查安装在保险丝面板上的各种保险丝。

EVT Eye Vision Technology GmbH的首席执行官Michael Beising说:“根据面板的大小，该系统使用一个或多个彩色摄像机。”“它分析保险丝位置的彩色图像，以确保正确的保险丝在正确的位置。

“有了汽车保险丝检查器，在保险丝面板的最终组装过程中做一次检查并确保一切正常是简单而廉价的，”Beising声称。“而且，你可以在不同类型的汽车和配置的不同面板之间快速切换。

“系统可以通过全生产速度检查，以便使用每个生产步骤检查不同的保险丝面板，”展示展示。“这很重要，因为几乎每辆车现在都获得了一个独特的保险丝面板，因为今天客户提供的所有多种功能和选项都是如此。”