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机器视觉

深度学习专题|为汽车制造应用提供全面解决方案(二)

  2020年10月21日  

  纵观整个机器视觉市场,近几年来机器视觉技术在汽车制造领域中的全面应用发展非常迅速。与此同时,应用范围也越来越广泛且普及。随着机器视觉技术在工业领域中的重要性日益凸显,其在汽车制造领域中的应用则将成为未来几年时间内市场的最大推动力。

  在汽车制造过程中,根据不同标准的分类,机器视觉技术在其中发挥着许多不同的作用。上期深度学习专题我们主要讲到康耐视产品在汽车装配过程中,用于电池装备检测的解决方案,今天我们继续来了解机器视觉在其他板块的应用。

01、电池光学字符识别——深度学习OCR工具在棘手的条件下读取电池上的字符

  常见问题
  制造商必须能够快速、准确地定位并读取电池底部印刷的字母数字代码。镜面光和眩光会导致机器视觉系统难以定位和识别字符,尤其是在字符变形的情况下。检测系统必须能够承受这些挑战才能成功读取字符。

  解决方案
  康耐视深度学习解决方案提供装配验证和OCR工具,能够轻松定位和读取变形字符。装配验证工具可以定位感兴趣区域(ROI),在这种情况下,感兴趣区域为每个圆柱形电池的顶部,上面标有字母数字代码。即使被眩光遮盖或者对比度低下,OCR工具经过预先训练的全字体功能也能够识别字符。

  为了对软件进行训练,工程师可在图像上定义感兴趣区域,该图像包含一组具有代表性的代码字符。在训练和验证过程中,技术人员仅需重新标记遗漏的字符,直到软件模型正确识别所有字符为止。这种基于深度学习的OCR方法可减少过多的标记,从而节省了训练和开发过程中所需的时间,并确保准确的读取。

02、热界面材料检测——使用深度学习解决方案确保正确运用热界面材料

  常见问题
  电池会产生大量热量,这些热量必须被清除,以防止电池损坏或性能过早下降。热界面材料(TIM)用于将热量从电池中传导出去。许多热界面材料同时还发挥着同样重要的电绝缘功能。

  热界面材料必须精确地运用,并且基板之间应当紧密接触。各种各样的缺陷(包括气泡、附着力差和夹杂物) 都可能会使得导热性和电绝缘性降低。视觉检测系统必须识别安装和运用中可能存在的各种缺陷,通常涉及颜色对比度差的材料。在电池装配件移至下一步后,热界面材料将被永久性隐藏起来,无法再进行进一步的检测。此阶段发生的错误可能导致生产线下游出现难以诊断的问题。

  解决方案
  虽然基于规则的机器视觉可以准确地检测出预期的问题,比如:珠子、间隙、安装宽度及其他常见的特征,但康耐视深度学习解决方案可以进行学习,以检测各种类型的热界面材料中存在的更广泛的安装问题。如果电池在日后使用时发生故障,则可以基于所存储的热界面材料的特定图像来识别故障模式,并且您还可以进一步改进深度学习训练模型,以检测这些新的错误。

03、电容器焊接检测——使用深度学习解决方案检测焊接缺陷

  常见问题
  电容器是焊接到电动车(EV)逆变器、充电器及其他电路中的至关重要的电子元件。它们也可以互连到超级电容器。这些焊接电气连接的低电阻和高载流能力对于电动车的操作至关重要。如果与电容器的连接较弱并且导电不良,则会影响车辆的效率。如果关键连接完全断开,则可能导致严重的故障。如果断开的连接位于辅助电池等位置,则车辆可能会完全报废,需要维修。

  通过焊接产生的连接在外观上可能存在显著变化,但并不影响功能,而不合格的连接在外观上可能类似于功能正常的连接。鉴于连接问题可能产生的严重后果,必须经常拉出存在可疑缺陷的焊接元件,并进行X射线检查,以确认其连接是否正常,这会产生各种成本,并导致生产延误。

  解决方案
  康耐视深度学习解决方案提供缺陷检测和分类工具,这些工具基于一组包含各种合格和有缺陷的焊料连接变化的图像集进行了训练和学习,能够准确地分类和区分功能性缺陷与可接受的外观变化。使用基于示例的方法代替基于规则的传统机器视觉可以缩短应用开发时间。

  机器视觉系统不仅仅为生产制造提高了自动化效率和产品质量,同时能够不断减少人工成本的投入,极大地减轻企业负荷。多年来,康耐视机器视觉设备不断实现汽车行业生产制造的高质量检测,为汽车品牌的品质建立了保证,大大提高了企业的效益。未来康耐视将继续砥砺前行,为更多行业生产制造提供不间断的服务支持。

标签:康耐视我要反馈
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