在汽车制造过程中，车身外观防错是通过正确识别和防止漏装、错装等错误来确保汽车生产过程中外观部件的完整性和质量。由于人工目检存在可靠性、效率性和重复性的弊端，因此汽车制造企业选择采用计算机视觉技术等自动化检测方法。
对于一款车型，某车企需要在13-16个拍照点位拍照并检出40个零件。这些拍照点位基于系统传参来确定，检测结果会经过模型检出和配置表格过滤处理。
检测流程
然而汽车外观防错检测也存在一些难点，如数据标注、模型鲁棒性、误报率和系统工程化等难点。对汽车外观图像的标注需要具备专业知识和丰富经验，调整标注框可以提高标注效率。同时，模型需要具备高度的鲁棒性才能在实际场景中应用，曝光度的调整可以提高零件的分类判断准确率。此外，同一部件在不同拍照点位状态差异大会导致误检，因此可以通过将不同点位拆分模型训练来解决此问题。机器学习模型的应用需要与其他系统集成，具备兼容性和稳定性。
修正前打标方式 修正后打标方式
数之联智能机器视觉在车辆生产系统中充分发挥其优势，通过对车辆型号车身数据的自动识别来准确识别不同车型和不同配置。其检测准确率高，能够在生产线上快速、高效地完成对车辆的检测任务。此外，它还能够存储相应的过程数据，这些数据可以基于车型号进行追溯，为生产过程中的质量管理和产品溯源提供了支持。通过对过程数据的记录和追溯，生产企业可以实现对生产过程的全面监控和管理，提高产品质量和生产效率。
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