春節將至，大部分打工人即將開啟驅車返鄉的團聚之路，車輛的穩定品質與安全行駛是確保大家回家團聚的基礎。

而如果需要保證汽車的品質與穩定，從制造開始，對制造中的各個核心環節，進行更加精密嚴格的把控也尤為重要。從動力組件裝配定位，到條碼讀取與追溯，再到三維定位輔助焊接，康耐視一直在幫助汽車制造企業的每個環節提供AI賦能且更加靈活適用的視覺解決方案，讓風險無所循行，讓歸途更加安心。

2026馬年春節，讓康耐視持續祝愿你平安歸家。

今天的文章中，我們將針對汽車制造行業在電動汽車驅動組件檢測、電池模組檢測、汽車部件瑕疵與缺陷檢測、汽車零部件可追溯四大典型的視覺應用場景中的挑戰進行分析整理，并提供了匹配的視覺方案與實際落地的應用效果展現，從而為有相關應用需求的你提供靠譜且實用的參考與啟示。

電動汽車驅動組件檢測

• 電驅動系統中需檢測的部件結構復雜、圖像對比度低，傳統視覺系統難以穩定識別；

• RTV硅膠應用涂裝過程中，可能出現孔洞、氣泡和分布不均等問題，需對三維幾何結構進行精細識別；

• Park-Lock系統由人工裝配完成，步驟繁復，容易出現細螺母未緊固、彈簧缺失、螺栓未齊平等問題。

• 康耐視推薦方案：AI賦能的2D視覺系統+3D視覺系統；

• In-Sight 2800視覺系統：搭載AI邊緣學習技術，輔助完成Park-Lock系統裝配后的圖像檢測，精準識別螺栓是否齊平、彈簧是否就位等細節；

• 3D視覺系統：在RTV硅膠涂裝環節進行表面缺陷識別，利用三維形貌數據識別氣泡、孔洞及覆蓋不均等問題。

電動汽車電池模組檢測

• 康耐視解決方案：AI解決方案，方案涵蓋視覺系統、視覺軟件和讀碼器等協同聯動，形成了強大合力；

• 憑借EtherInspect軟件結合工業相機及AI技術，處理復雜電池模組配置驗證、電池位置與極性判定等任務，實現高效引導與精準驗證；

• 手持式與固定式讀碼器緊密協作，以超高的讀取精度和穩定性為組件追蹤溯源筑牢根基，搭建起從原材料到成品的完整信息脈絡。

汽車部件瑕疵與缺陷檢測

• 汽車部件對表面瑕疵與功能缺陷的容忍度各異，要求機器視覺系統必須具備高度的靈活性與精準性，以適應多樣化的檢測標準；

• 表面瑕疵檢測面臨著油漬、水分、油漆殘留、灰塵及反光等多重外部因素的嚴峻挑戰，這些干擾因素增加誤檢率，導致了不必要的非質量成本支出；

• 精確檢測發動機缸體中線夾的位置，同時克服油、水、油漆和反光表面等造成的成像難題；

• 避免將新供應商引入的元件幾何形狀變化誤判為缺陷 ，確保解決方案能適應未來的變化。

• 康耐視視覺方案："VisionPro深度學習軟件+In-Sight視覺系統"組合方案；

• In-Sight視覺系統以其卓越的圖像采集能力為基礎，而VisionPro深度學習軟件則依托人工智能的強大算力，僅需少量樣本即可快速構建并優化檢測模型，實現對細微且多變缺陷的精準捕捉。

• 降低廢品率：有效區分表面瑕疵與功能缺陷，顯著降低了產品報廢率；

• 提升產量與降低成本：通過機器視覺實現自動化檢測，提高了生產效率，并降低了人力和物力成本；

• 優化生產過程：康耐視機器視覺系統提供的詳細數據分析和反饋，幫助企業優化生產流程，從源頭提高產品質量和生產效率。

汽車零部件可追溯

• 大部分零部件都是通過運輸貨盤運輸。貨盤通常會進行堆疊放置，且貨盤在其生命周期中有時會覆蓋非常長的距離。為了實現精確控制與可靠檢測，會在貨盤上賦條形碼或者二維Matrix碼，方便進行追溯；

• 始終長距離跟蹤各個汽車零部件批次的位置，人工讀取費時費力；

• 手動進行堆疊貨盤的讀取，容易出現貨盤的遺漏；

• 各種貨盤顏色不同，代碼的前邊緣和后邊緣區域往往太小難以識別定位。

• 康耐視解決方案：In-Sight系列高分辨率機器視覺系統；

• 該視覺系統憑借500萬像素的高分辨率，可在數毫秒內識別和讀取堆疊放置的不同數量貨盤上的代碼；

• 康耐視的PatMax技術：用優異復雜的幾何圖案匹配技術，能夠在棘手條件下可靠、準確地定位元件，輕松讀取難讀的代碼，使以前手動輸入單個貨盤代碼的操作實現了自動化。

• 生產線速度提升，可在數毫秒內識別和讀取堆疊放置的不同數量貨盤上的代碼；

• 確保了可靠、安全且快速移動的物流鏈，再無貨盤遺漏；

• 讀碼的解碼讀取率取得了顯著改進，可靠讀取了以前無法讀取的代碼。

從電動汽車驅動組件檢測、電池檢測到汽車零部件可追溯各環節，康耐視機器視覺解決方案在汽車制造各環節提供高可靠、高精度的檢測與引導能力。通過AI賦能的自動化視覺解決方案，制造過程的質量、效率和一致性得到顯著提升，為汽車產線的穩定運作和零部件追溯提供堅實保障。