汽车组装
AI视觉如何简化复杂组件的多点检测
使用AI视觉在单一稳定拍摄中检测城堡、销钉、夹子和嵌件。
快速摘要
一家汽车供应商难以同时检测绞盘组件上的四个不同部件。使用OV20i视觉系统，他们仅用每种缺陷5-6张图像训练了一个模型，实现了稳定的多点检测——即使在低对比度零件上——消除了重新校准的需要。
挑战：一个组件，四个关键检查
检测单个零件相对容易；同时检测四个独特的子组件则不然。一家全球汽车供应商需要可靠地检测复杂的绞盘组件，在单一视图中验证城堡、销钉、弹簧夹和嵌件的正确状态。
为什么传统视觉会失败
供应商现有的机器视觉系统是持续挫折和生产延迟的来源。它在几个关键问题上苦苦挣扎：
- 无法泛化：系统无法同时检测四种不同组件类型的所有缺陷。
- 低对比度表面：无法可靠地区分银对银组件，如金属外壳上的销钉，导致漏检。
- 不断重新校准：环境照明或零件方向的微小变化需要操作员频繁、耗时的手动重新校准。
- 反馈模糊：当检测到故障时，通常会给出通用的"NG"（不通过）信号，迫使操作员手动调查四个组件中哪个有故障。
Overview.ai解决方案：一个相机，一个模型
使用OV20i工业视觉系统，工程师部署了单个相机并训练了一个综合AI模型来处理所有四个检测点。
最少数据快速训练
工程师仅用每种缺陷类型5-6张图像训练了模型。由于光学和照明稳定，AI很快学会了识别所有关键故障模式，而不需要数千个示例。
强大的低对比度检测
OV20i的高质量传感器和处理能力使其能够可靠地识别具有挑战性的银对银低对比度表面上的特征，这是之前系统一直失败的任务。
使用Node-RED的特定缺陷警报
使用自定义Node-RED逻辑来解释模型的输出。系统向PLC和HMI提供特定缺陷警报，而不是通用的失败信号，准确告诉操作员哪个特征（例如"夹子缺失"或"销钉错位"）需要纠正。
结果和关键洞察
实施带来了即时和显著的流程改进：
- 在所有组件变化和照明条件下稳定检测。
- 完全消除手动重新校准周期，释放操作员时间。
- 误报大幅减少，操作员工作流程更高效。
可靠的AI检测不是关于大数据集——而是关于可重复的光学、一致的照明和透明的反馈循环。
常见问题
是什么使传统相机难以进行多点检测？
传统系统难以同时检测多个独特的缺陷，特别是在低对比度表面（例如银对银）。它们通常需要不断重新校准以处理照明和组件方向的正常变化。
AI视觉如何解决这个检测挑战？
AI模型，如OV20i上的模型，可以被训练来在单一视图中识别多个组件特征和缺陷。它们对照明变化具有鲁棒性，可以在不重新校准的情况下识别低对比度零件上的细微问题。
复杂的多点检测需要多少数据？
这更多的是关于图像质量而不是数量。通过稳定的光学和照明，一个有效的AI模型可以在小数据集上进行训练，有时每种缺陷类型只需要5-6张图像。