而機器視覺克服了人工質檢的局限，已逐漸在制造業(yè)質量檢測中廣泛采用，助力工業(yè)智能制造質量把控。

    
01 識微知著，問題無所遁形

    機器視覺智能檢測算法，圍繞工廠生產工藝流程，提供人員、物料、工序的圖像識別、預警和聯(lián)動系統(tǒng)，通過安裝在工廠作業(yè)現(xiàn)場的視覺采集模塊，實現(xiàn)對人員、設備、原料、環(huán)境的全方位實時監(jiān)督，廠間瑕疵一目了然。一旦發(fā)現(xiàn)問題還將立即觸發(fā)預警響應，真正做到事前預警，事中常態(tài)檢測，事后規(guī)范管理，有效實現(xiàn)找出問題，保障生產的目標。

02 差異分析，實現(xiàn)自動化檢測

    隨著汽車加工工藝技術的提升以及模塊化趨勢的呈現(xiàn)，如今的汽車除了具備更強大的功能外，也在不斷為消費者提供各種個性化的選擇，如車內飾的組合變化上。在當前的業(yè)務流程中，車輛內飾是否按照生產工單的需求完成，是通過人工的方式進行核對和確認的，車輛內飾風格包括儀表板總成，副儀表總成，方向盤總成，頂棚總成，地板總成等等，人工檢測的弊端在于需要檢測的細分項多，從而造成了較大的工作量，耗時長，效率低。

    機器視覺智能檢測系統(tǒng)通過后臺分析模塊捕獲所有待檢測部件的圖像，通過關鍵幀檢測與部件匹配算法實現(xiàn)產線不停頓檢測，每種內飾自動通過MES導入車輛工單數據，完成所有內飾總成的配色檢測，確保顏色符合工單所配數據。該系統(tǒng)可以極大程度地替代原有的人工目檢，實現(xiàn)車輛生產的自動化檢測。

03 風險防控，保障安全生產

    機器視覺，它能夠用來監(jiān)控生產設備或重要零部件，當設備被觀測到發(fā)生一定的問題，如形狀、顏色異常等，動作決策模塊就能自動告警，提醒相關人員進行設備或零件的更換，在某些HSE要求較高的應用場景中，相比起原有的人工目檢要更為高效及安全。

    目前，機器視覺在非接觸在線檢測、工業(yè)圖像采集處理及實時監(jiān)控等方面得到了廣泛的應用。機器視覺，提高工藝實時性與準確性，預防問題發(fā)生、優(yōu)化工藝流程，從而切切實實地以“智”賦能，把好品質“大門”。

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