机器视觉在汽车制造核心环节的实战应用

春节将至，大部分打工人即将开启驱车返乡的团聚之路，车辆的稳定品质与安全行驶是确保大家回家团聚的基础。

 

而如果需要保证汽车的品质与稳定，从制造开始，对制造中的各个核心环节，进行更加精密严格的把控也尤为重要。从动力组件装配定位，到条码读取与追溯，再到三维定位辅助焊接，康耐视一直在帮助汽车制造企业的每个环节提供AI赋能且更加灵活适用的视觉解决方案，让风险无所循行，让归途更加安心。

 

2026马年春节，让康耐视持续祝愿你平安归家。

 

 

今天的文章中，我们将针对汽车制造行业在电动汽车驱动组件检测、电池模组检测、汽车部件瑕疵与缺陷检测、汽车零部件可追溯四大典型的视觉应用场景中的挑战进行分析整理，并提供了匹配的视觉方案与实际落地的应用效果展现，从而为有相关应用需求的你提供靠谱且实用的参考与启示。

 

PART.01

电动汽车驱动组件检测

 

应用难点

 

• 电驱动系统中需检测的部件结构复杂、图像对比度低，传统视觉系统难以稳定识别；

• RTV硅胶应用涂装过程中，可能出现孔洞、气泡和分布不均等问题，需对三维几何结构进行精细识别；

• Park-Lock系统由人工装配完成，步骤繁复，容易出现细螺母未紧固、弹簧缺失、螺栓未齐平等问题。

 

解决方案

• 康耐视推荐方案：AI赋能的2D视觉系统+3D视觉系统；

• In-Sight 2800视觉系统：搭载AI边缘学习技术，辅助完成Park-Lock系统装配后的图像检测，精准识别螺栓是否齐平、弹簧是否就位等细节；

• 3D视觉系统：在RTV硅胶涂装环节进行表面缺陷识别，利用三维形貌数据识别气泡、孔洞及覆盖不均等问题。

 

使用效果

显著降低人工检测压力，实现了对电机、定子、动力驱动器等高精度部件的自动化检测。

• RTV胶路缺陷检测：精准识别孔洞、气泡及涂抹不均等问题，避免电子元件短路风险；

• 动力驱动组件装配验证：通过3D视觉系统检测低对比度表面的几何缺陷，提升质检可靠性；

• Park-Lock安全系统检测：利用AI驱动的In-Sight 2800系统，快速验证多达20个组件的正确安装，实现100%缺陷检出率。

 

 

PART.02

电动汽车电池模组检测

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应用难点

行业快速发展带来的频繁标准变化对电动汽车制造行业的生产技术和管理能力构成了严峻挑战：

• 准确性：需要处理多个项目中的技术难题，如准确确认线束、汇流条及其他EV电池模组组件的正确安装，并精确验证电池模组极性等；

• 可溯源性：在电池模组的生产过程中，需要精准地将其引导至电池组外壳内的特定位置，并在整个制造流程中实现对组件的可靠跟踪；

• 生产效率：提高电动汽车生产效率，跟上市场和消费者需求的步伐，构建兼具扩展性、适应性与成本效益的制造体系。

 

02

解决方案

• 康耐视解决方案：AI解决方案，方案涵盖视觉系统、视觉软件和读码器等协同联动，形成了强大合力；

• 凭借EtherInspect软件结合工业相机及AI技术，处理复杂电池模组配置验证、电池位置与极性判定等任务，实现高效引导与精准验证；

• 手持式与固定式读码器紧密协作，以超高的读取精度和稳定性为组件追踪溯源筑牢根基，搭建起从原材料到成品的完整信息脉络。

 

03

使用效果

从生产效率到产品质量，再到成本控制和可追溯性管理，均取得了显著成果：

• 在电池模组检测环节，速度实现了飞跃式提升，即便应对多种复杂组件配置，检测效率依然飙升，有力推动了生产节奏的加快，为企业抢占市场先机提供了关键支持；

• 成本效益方面，EtherInspect软件的多相机协同架构巧妙削减了硬件购置成本与后期运维开支，优化资源配置，显著提升整体效益；

• 生产精度更是达到全新高度，从组件安装到极性验证，各环节精度均控制在微米级别，废品率大幅降低，产品品质坚如磐石。

 

 

PART.03

汽车部件瑕疵与缺陷检测

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应用难点

• 汽车部件对表面瑕疵与功能缺陷的容忍度各异，要求机器视觉系统必须具备高度的灵活性与精准性，以适应多样化的检测标准；

• 表面瑕疵检测面临着油渍、水分、油漆残留、灰尘及反光等多重外部因素的严峻挑战，这些干扰因素增加误检率，导致了不必要的非质量成本支出；

• 精确检测发动机缸体中线夹的位置，同时克服油、水、油漆和反光表面等造成的成像难题；

• 避免将新供应商引入的元件几何形状变化误判为缺陷 ，确保解决方案能适应未来的变化。

 

02

解决方案

• 康耐视视觉方案："VisionPro深度学习软件+In-Sight视觉系统"组合方案；

• In-Sight视觉系统以其卓越的图像采集能力为基础，而VisionPro深度学习软件则依托人工智能的强大算力，仅需少量样本即可快速构建并优化检测模型，实现对细微且多变缺陷的精准捕捉。

 

03

使用效果

• 降低废品率：有效区分表面瑕疵与功能缺陷，显著降低了产品报废率；

• 提升产量与降低成本：通过机器视觉实现自动化检测，提高了生产效率，并降低了人力和物力成本；

• 优化生产过程：康耐视机器视觉系统提供的详细数据分析和反馈，帮助企业优化生产流程，从源头提高产品质量和生产效率。

 

 

PART.04

汽车零部件可追溯

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应用难点

• 大部分零部件都是通过运输货盘运输。货盘通常会进行堆叠放置，且货盘在其生命周期中有时会覆盖非常长的距离。为了实现精确控制与可靠检测，会在货盘上赋条形码或者二维Matrix码，方便进行追溯；

• 始终长距离跟踪各个汽车零部件批次的位置，人工读取费时费力；

• 手动进行堆叠货盘的读取，容易出现货盘的遗漏；

• 各种货盘颜色不同，代码的前边缘和后边缘区域往往太小难以识别定位。

 

02

解决方案

• 康耐视解决方案：In-Sight系列高分辨率机器视觉系统；

• 该视觉系统凭借500万像素的高分辨率，可在数毫秒内识别和读取堆叠放置的不同数量货盘上的代码；

• 康耐视的PatMax技术：用先进复杂的几何图案匹配技术，能够在棘手条件下可靠、准确地定位元件，轻松读取难读的代码，使以前手动输入单个货盘代码的操作实现了自动化。

 

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使用效果

• 生产线速度提升，可在数毫秒内识别和读取堆叠放置的不同数量货盘上的代码；

• 确保了可靠、安全且快速移动的物流链，再无货盘遗漏；

• 读码的解码读取率取得了显著改进，可靠读取了以前无法读取的代码。

 

 

从电动汽车驱动组件检测、电池检测到汽车零部件可追溯各环节，康耐视机器视觉解决方案在汽车制造各环节提供高可靠、高精度的检测与引导能力。通过AI赋能的自动化视觉解决方案，制造过程的质量、效率和一致性得到显著提升，为汽车产线的稳定运作和零部件追溯提供坚实保障。