某品牌新能源汽车涂装车间漆面视觉检测系统案例

一：客户痛点

1. 人工检测效率低、一致性差 — 传统漆面检测依赖人工目视，检测速度慢、主观性强，不同检验员标准不一
2. 抽检模式无法实现品质全控 — 人工抽样覆盖率有限，≥0.2mm的细微缺陷容易漏检，存在不良品流出风险
3. 缺陷数据难追溯、难分析 — 缺乏数字化记录，无法通过VIN码追溯单车检测详情，难以统计分析缺陷趋势
4. AI模型迭代与部署成本高 — 现场问题反馈链路长，模型更新依赖人工拷贝，新缺陷识别准确率提升缓慢

二：客户需求

1. 整车漆面 100% 全自动全覆盖检测，替代人工目视
2. 可检测 16 种以上漆面缺陷，检测精度 ≥0.2mm
3. 单工位检测节拍控制在 54 秒以内
4. 支持VIN码追溯及多维度数据报表分析
5. 柔性化换型，新车型仅需调整参数；AI模型可远程持续迭代

三：解决方案

部署4台视觉机器人协同作业，搭载双32寸条纹光源 + 8 台 500万像素相机检测头，配合车身 3D 视觉定位实现整车全自动扫描。高反光漆面采用PMD相位偏折术 + 格雷码相移编解码，哑光漆面采用光度立体法恢复3D形貌，AI深度学习模型进行缺陷定位分类。软件平台集成实时检测、地图导航、数据报表六大模块；AI云平台支持远程样本标注、模型训练与一键推送，形成闭环优化。

四：技术亮点

1. 高反光面3D成像技术 — 采用先进光学条纹投影与编解码算法，实现高反光漆面亚像素级三维形貌恢复，精准捕捉细微缺陷。
2. 多光照融合检测 — 针对哑光等不同漆面特性，采用多方向光照融合技术恢复表面三维信息，全面覆盖纹理类缺陷。
3. AI小目标缺陷识别 — 基于深度学习的小目标检测算法，结合智能数据增强与负样本训练策略，有效降低误检率，减少标注工作量。
4. 全方向缺陷捕获 — 采用多维度联合解码策略，确保任意方向的缺陷特征均被完整提取，无检测盲区。
5. 缺陷轮廓精确量化 — 运用动态阈值与形态学分割算法，精确提取缺陷边界轮廓，实现尺寸与面积的量化测量。
6. 多工位整车拼接 — 分布式多工位协同检测，总控系统自动汇总拼接各工位数据，生成整车检测结果。
7. 车身智能定位 — 通过3D视觉定位输出多维矫正参数，保障检测轨迹的高精度执行。
8. AI云平台闭环优化 — 构建从样本采集、协同标注、模型训练到一键部署的全链路云平台，实现检测能力持续迭代升级。

五：项目成果

1. 全检覆盖 — 4台视觉机器人协同，整车漆面100% 自动检测，不良品零流出。
2. 降本增效 — 单工位节拍 <54 秒，单线节省人工8-10人。
3. 精准识别 — 检测精度 ≥0.2mm，覆盖16种以上漆面缺陷。
4. 柔性换型 — 新车型仅调参数，零设备投入。
5. 数据追溯 — VIN 码全追溯，多维度报表支撑品质改进。
6. 运维便捷 — 模块化快插设计，维护成本低。
7. AI闭环 — 云平台实现检测→训练→推送闭环，准确率持续提升。

您可以通过以下方式与我们联系：

邮箱 ：srt@srt-ai.com

网址：www.srt-ai.com

联系方式：18922457950

地址：广州开发区新瑞路9号开投智行产业空间A2栋7层

斯睿特智能期待与您建立联系，共同探索工业AI技术的无限可能，谢谢！