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

    
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、預警和聯動系統，通過安裝在工廠作業現場的視覺采集模塊，實現對人員、設備、原料、環境的全方位實時監督，廠間瑕疵一目了然。一旦發現問題還將立即觸發預警響應，真正做到事前預警，事中常態檢測，事后規范管理，有效實現找出問題，保障生產的目標。

02 差異分析，實現自動化檢測

    隨著汽車加工工藝技術的提升以及模塊化趨勢的呈現，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。該系統可以極大程度地替代原有的人工目檢，實現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，它能夠用來監控生產設備或重要零部件，當設備被觀測到發生一定的問題，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、工業圖像采集處理及實時監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，預防問題發生、優化工藝流程，從而切切實實地以“智”賦能，把好品質“大門”。

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