近年來，汽車行業(yè)正在經(jīng)歷數(shù)字化、智能化轉型升級的潮流。隨著新能源汽車市場的迅猛擴張，消費者對車輛性能與安全的關注度持續(xù)攀升，新能源汽車的核心優(yōu)勢在于其高效的電驅系統(tǒng)，它替代了傳統(tǒng)燃油車的發(fā)動機和變速器，成為車輛動力的來源。然而，電驅系統(tǒng)的復雜性和高精度要求，使得其在生產過程中的質量控制變得尤為關鍵。

對汽車電驅進行全面、精準的檢測，是確保新能源汽車質量和安全性的必要環(huán)節(jié)。從性能層面來看，它能精準掌控電驅系統(tǒng)的動力輸出和能量轉化效率，確保車輛動力充沛、續(xù)航穩(wěn)定，為用戶帶來流暢的駕駛體驗。在安全方面，各類檢測可及時發(fā)現(xiàn)漏電、過熱等安全隱患，為駕乘人員的生命安全保駕護航。從產業(yè)發(fā)展角度出發(fā)，嚴格的檢測有助于提升產品質量，推動行業(yè)技術創(chuàng)新，促進整個行業(yè)的規(guī)范、健康發(fā)展。

高精度高效檢測，實現(xiàn)缺陷0漏檢

傳統(tǒng)的機器視覺技術需要將數(shù)據(jù)表示為一組特征，或輸入到預測模型，從而得出預測結果，這是完成制定動作，較難適應未來柔性化的生產需求，尤其是在缺陷類型復雜化、細微化、背景噪聲復雜等場景越來越難適用。

華漢偉業(yè)搭載 AI 深度學習功能，基于對三電系統(tǒng)生產過程中材質及工藝的底層理解，在關鍵生產環(huán)節(jié)檢測方面，均積累了相應的算法模型，并在實際落地過程中不斷進化學習，采用自研的解決方案，做到行業(yè)通用缺陷種類均能識別，全面覆蓋每一個點位，實現(xiàn)缺陷0漏檢。

經(jīng)典案例解析

殼蓋涂膠檢測

檢測項目

檢測膠線軌跡以及寬度

項目難點

1、膠線軌跡的復雜性：電驅殼蓋的形狀和結構較為復雜，存在大量的拐角、曲線以及不同寬度和深度的區(qū)域，導致膠線軌跡復雜多變，容易出現(xiàn)檢測盲區(qū)。

2、寬度檢測精度要求高：不同型號的電驅殼蓋對膠線寬度有嚴格且差異化的標準，檢測系統(tǒng)需要具備極高的精度，才能確保檢測結果的可靠性。

項目亮點

采用2D+AI視覺系統(tǒng)，高分辨率的圖像采集能力，瞬間捕捉膠線的細微特征，即便在復雜的生產環(huán)境光照下，也能獲取清晰、無噪點的圖像信息。iSense AI視覺系統(tǒng)利用深度學習算法對圖像進行精細分割和特征提取，讓系統(tǒng)能夠精準識別各種復雜形狀的膠線軌跡，無論是蜿蜒曲折還是存在局部變異的膠線，都能準確無誤地進行分析，有效解決了膠線軌跡復雜性的難題。

同時，采用高精度尺寸檢測工具，能夠精確測量膠線的寬度。通過對大量實際檢測數(shù)據(jù)的深度學習，AI 算法不斷優(yōu)化自身，自動適應不同型號殼蓋的膠線寬度標準。能夠實時對檢測數(shù)據(jù)進行分析，實現(xiàn)誤判≤0.2%。

外殼檢測

檢測項目

崩料、劃傷、壓傷、銹斑等外觀缺陷檢測

項目難點

1、缺陷種類多樣且特征復雜：崩料、劃傷、壓傷、銹斑等外觀缺陷形態(tài)各異，每種缺陷的特征都有細微差別。例如，劃傷的深度和長度不同，銹斑的顏色和面積也存在差異，這使得傳統(tǒng)檢測方法難以全面準確地識別和分類。

2、生產環(huán)境干擾：汽車生產線上的環(huán)境較為復雜，存在大量的電磁干擾、振動以及光線變化。這些因素會影響檢測設備的穩(wěn)定性和圖像采集的質量，導致檢測結果出現(xiàn)偏差或誤判。

項目亮點

通過高分辨率相機快速獲取電驅外殼的清晰圖像，確保微小缺陷也能被清晰成像，利用2D視覺技術進行初步的圖像處理和特征提取，結合iSense AI算法對提取出的特征信息進行深度分析，能夠準確識別出各種復雜的外觀缺陷。

采用外觀檢測工具，能夠根據(jù)不同的檢測需求進行靈活調整，實現(xiàn)快速自動識別和定位，適應不同型號電驅外殼的檢測需求，實現(xiàn)誤判≤0.1%。

成品外觀檢測

檢測項目

檢測油封切邊是否存在劃傷，標簽是否有誤，水道接頭是否漏裝

項目難點

1、細微劃傷檢測難度大：油封切邊處的劃傷可能極其細微，而且劃傷的形態(tài)和方向具有隨機性，這使得傳統(tǒng)檢測手段難以精準識別和定位。

2、標簽內容及粘貼位置的復雜性：不同型號的汽車電驅成品標簽內容繁多，包括產品型號、生產日期、批次號等關鍵信息，并且粘貼位置存在一定公差范圍。

3、水道接頭漏裝的快速識別挑戰(zhàn)：在高速運轉的生產線上，需要在極短時間內判斷水道接頭是否漏裝。由于電驅成品結構復雜，周圍零部件較多，容易對檢測造成干擾，給快速準確識別帶來困難。

項目亮點

融合先進的圖像處理算法與深度學習技術，通過訓練深度學習模型，系統(tǒng)能夠自動學習并適應不同型號、不同材質油封切邊的特征，準確捕捉到劃傷等細微缺陷。同時，利用OCR技術，系統(tǒng)能夠快速準確地識別標簽上的各類信息，基于圖像匹配算法，對標簽的粘貼位置進行精確檢測，確保其在規(guī)定公差范圍內，有效避免了錯貼、漏貼等問題。

針對水道接頭漏裝檢測，華漢偉業(yè)采用了高精度的尺寸檢測工具。能夠準確測量水道接頭的尺寸和位置，通過對比預設的標準值，快速判斷是否存在漏裝情況。此外，尺寸檢測工具還能夠對水道接頭的安裝質量進行檢測，如松動、歪斜等問題，確保水道接頭的正確安裝和可靠連接，從而降低了產線的不良率，實現(xiàn)誤判≤0.1%。

面對檢測工序的檢測要求各有不同，檢測場景多樣而復雜，華漢偉業(yè)依靠自研的深度學習算法，對汽車三電多個核心工序上的缺陷進行快速理解和快速評估，結合項目落地應用形成的行業(yè)Know-How，將全工序檢測需求沉淀為系統(tǒng)化的視覺檢測方案，涵蓋外觀、焊接、尺寸等檢測類型，實現(xiàn)工序視覺檢測全覆蓋。

華漢偉業(yè)全面的三電檢測系統(tǒng)，不僅可以滿足工程化復制交付；同時，通過預設拍攝軌跡和配套算法模型，結合柔性機械臂的平臺框架，可實現(xiàn)大兼容和秒級切線，幫助客戶產線換型無壓力，助力打造集成化、數(shù)字化、智能化的智造新模式。