验证装饰、内部颜色和缝线工艺


汽车装饰和内饰需要高质量的贴合和表面处理。在预组装过程中,机器人使用夹子连接塑料或织物装饰,这使得最终验证夹子的存在、位置和对齐非常重要。座椅和座椅罩也需要检查颜色一致性和准确的拼接。视觉驱动的检查结合了摄像头、照明和智能软件,以检测过程中的细微缺陷,减少返工,帮助防止保修问题,并保持品牌标准正常。

Zebra CV60 Camera for Automotive Trim Inspection

通过基于视觉的检测技术对卡扣、颜色和缝线工艺进行检查,缩小装饰件预装配和内饰中的检测差距,从而加快装配速度并确保质量

Textile inspection detecting surface defects with heatmap visualization.

在生产线上实现卡扣和饰件验证的自动化

Zebra Aurora Vision Studio 提供了丰富的深度学习工具库,可实时检查饰件质量。深度学习异常检测工具能够突出传统工具在处理带有图案或纹理表面时容易忽略的细微问题,例如内饰表面的擦痕、毛边、翘曲、划痕或撕裂。Zebra Aurora Vision Studio 的异常检测功能仅使用良品样本即可快速完成训练,减少建立详尽的缺陷库的需求,使其特别适用于具有变化性的模压饰件和织物部件。结果是更少的误判剔除、更少的规则调整以及更快的转换,同时提供清晰的叠加图,引导操作员直接定位问题区域。

3D machine vision analysis showing point cloud data, plane alignment, and metrology checks used for presence/absence detection and dimensional verification in automated inspection.

部署基于规则的检查

借助Aurora Design Assistant,团队可以实现跨站和工厂的标准化检查。Aurora Design Assistant 能够整合二维(2D)和三维(3D)检测输入,对卡扣的存在/缺失及其他汽车饰件检测流程提供统一的合格/不合格判断。Aurora Design Assistant 的基于流程图的环境简化了部署、I/O 映射、配方和变体管理,以及人机界面(HMI)的创建。它可以运行在 Zebra 智能相机或工业 PC 上,连接到 PLC 和 MES 系统,发布合格/不合格结果和测量数据,并通过引导式操作提示和叠加图加快问题解决。

  1. 本页客户所用方案效果基于企业特定场景实测,实际效果可能因使用环境、操作方式等因素存在差异,具体以实际情况为准。且数据均来自客户,可能随时修订或更新。
  2. 除非另有说明,否则文中所述产品声明均基于Zebra内部测试。产品个体有差异,具体以实物为准。