深度学习：新型机器视觉在汽车工业视觉检测中的应用收藏

基于深度学习的智能工业平台SMore ViMo，实现了汽车零部件的高速、高精准的100%智能化全检，真正帮助企业降本增效作为自内燃机时代便开始蓬勃发展的交通工具，汽车自被发明以来，便一直以极快的速度迭代发展，在发展过程中各种新技术、流程不断被应用其中。

比如福特工厂流水线高效率作业方式大规模应用，提高产线效率；还有从蒸汽机、燃油机到电动发动机的发动机技术革新带来的性能飞跃，汽车工业已经成为当代发展最成熟、市场规模最大的核心工业产业之一在我国，仅汽车零配件的市场规模就已经超过4.9万亿元，近几年一直保持超过7%的年均复合增长率。

汽车工业已经成为我国的工业支柱之一那么，作为智能制造核心技术之一的机器视觉与深度学习技术，将如何进入到成熟的汽车工业中？能够帮助汽车工业解决哪些问题？进而推动国内汽车产业发展、完成智能化升级呢？跨越“试点”步入实战，聚焦生产效益切实提升

随着机器视觉技术的飞速发展，其快速性、精确性、智能性等优点已经得到广泛认可在以智能制造为核心的工业4.0时代背景下，作为工业数智人的“眼睛”，机器视觉对工业产线采集的图像进行信息提取，并加以处理、理解，然后根据处理后的数据，运算出被测目标的位置和形态等信息，最终根据这些计算得到的信息控制驱动执行设备进行相应的操作。

但部分行业往往落入试点陷阱，由于对可拓展性缺乏信心，缺乏专业供应商协作及相关技术基础设施，采取小规模试点方案，导致最终实现数智化转型需要花费的时间成本、财务成本极高对于追求效益的汽车工业，需要专业且可迅速落地应用到产线的解决方案。

思谋科技为汽车行业提供的全面的智能化检测方案思谋科技专注于智能制造与数智创新，非常关注汽车行业，并不断与产业生态伙伴合作，打造了多个汽车行业的智能制造升级项目在思谋建立初期，便与全球顶级汽车零部件厂商达成合作，协助构建了其首条“无人化质检”产线，该项目也成为思谋在汽车行业的标杆案例之一。

思谋持续将自身领先的机器视觉与深度学习技术应用在汽车行业，落地实际项目，从良率提升、产能扩大、成本节省等实际价值入手，提供解决方案，将以深度学习为核心的新型机器视觉技术真正应用到汽车产线中，帮助企业提质增效。

提升汽车刹车卡钳缺陷检测的良率汽车卡钳是汽车安全运行的重要零部件，直接决定着汽车行驶过程的安全问题汽车卡钳的质检要求极高，但卡钳内部尺寸小，传统打光方式难以成像，并且核心部位的缺陷，如异物、划伤、破损等检测精度要求极高，这都为缺陷检测带来了极大挑战。

汽车卡钳多种微小缺陷的迅速识别思谋的解决方案基于智能工业平台SMore ViMo分割模块，提供定制化视觉成像方案，依靠以深度学习为核心的机器视觉检测方案，做到了汽车卡钳缺陷的亚像素识别，最终实现了100%全自动缺陷检测。

实际效果：检出率100%、过检率≤3%；实测效果漏检率低于百万分之1，此前客户漏检率为万分之1扩大汽车轴承缺陷检测的产能轴承是汽车的关键基础部件，被称为汽车的“心脏”部件作为汽车各个系统之间的连接，轴承产品往往型号极多，且尺寸各异。

以往，企业采取传统视觉技术+人工进行检测，面对多大20种以上的缺陷类型，极易出现纰漏，并且检测速度缓慢，极大地遏制了汽车轴承企业的产线速度

迅速识别汽车轴承划伤、裂痕、氧化等总计20多种缺陷思谋解决方案依托SMore ViMo智能工业平台，提供基于深度学习的智能检测与分析解决方案，将OCR识别、检测、分割等定制化深度学习、机器视觉算法融合，打造专门适用于汽车轴承行业检测的算法库。

思谋攻克了两大行业难题：对生锈缺陷的精准识别，以及对脏污、压伤缺陷的精准区分，实现了视觉技术在轴承检测应用领域的新突破该方案能同时兼容超过20种产品型号，一次性可识别23种缺陷，大大提高了产线效率，让轴承生产企业不再受限于质检速度困扰，提升产能。

实际效果：检出率≥99.59%，过检率≤5%；CT速度≤0.2秒/片，日均处理产品量20,000片节省汽车散热器外观检测的成本散热器对于汽车发动机正常工作发挥着至关重要的作用汽车发动机散热器作为复合零部件，总计有20多种不同尺寸型号，尺寸偏大；需要检测两边超过300个细微零件是否存在瑕疵，瑕疵类型多，且位置分布随机，这些都为缺陷检测带来困难。

以前，汽车散热器生产企业需要配备大量人力进行人工目检，带来极高的人力成本投入；同时由于人工目检准确率受限，OK/NG分类准确率不高，也带来了产品原材料的浪费。

汽车散热器多部位缺陷的自动识别思谋解决方案基于SMore ViMo算法串联功能，为企业打造了检测定位+分类的算法融合方案先运用高精度检测定位算法定位汽车散热器12个核心部件所在的位置，再采用高精度分类算法进行OK/NG检测；依靠思谋的小数据增广、无监督学习等技术，实现了缺陷的高效识别，并搭建质检无人化系统，实现自动化视觉检测。

实际效果：检出率≥99.59%，过检率≤3%；实现智能自动化全检，每年节省超过百万元人力成本，原材料节省5%打造数智“慧眼”，推动汽车行业智造升级汽车工业早已向智能制造方向升级，以深度学习为核心的新型机器视觉技术，在汽车工业升级中具备极高价值。

在上述汽车行业视觉检测落地案例中，内核均离不开思谋自研的智能工业平台SMore ViMo，其本身内置了包括OCR（光学字符识别）、分割、识别、分类四大核心算法，依靠思谋核心团队沉淀20余年的机器视觉与深度学习算法，在算法精度、模型推理速度上都较传统视觉方案实现了质的飞跃。

无论是上文提到的亚像素分割能力，抑或是多缺陷的高速识别，这些都为行业带来了切实的生产效益提升

思谋视觉检测方案核心——SMore ViMo智能工业平台SMore ViMo本身预搭载了超过1000种行业算法模型可供企业使用，并且随着其成熟视觉检测解决方案在汽车工业产线不断广泛运用，其积累的行业经验与技术Know-how也在不断完善，并落实到产品迭代优化上，最终推动汽车行业实现智能化升级，成为引导更快、更准、更稳的汽车工业发展的“慧眼”。

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