整车视觉检测
基于AI的整车视觉检测系统
覆盖 20+ 配置项的整车视觉检测系统，已在 3 条产线落地，整车识别合格率达到 95% 以上。
3+
产线落地
20+
检测配置项
95%+
整车识别合格率
2
核心AI项目
精选项目
两个经过生产现场验证的核心项目。
制造质量预测
螺栓扭矩质量预测系统
从生产数据库自动抽取扭矩数据，完成特征处理、风险分级预测和异常预警，支撑质量追溯闭环。
规划设计：依据实时检测需求，规划工业相机部署位置、拍摄角度、触发逻辑和系统整体架构，形成实施方案。
图像采集：使用海康 MVS 配置相机参数，固定触发方式与进光量，保证不同班次和车辆通过时的图像质量一致性。
系统链路：使用 Python 完成相机触发、图像传输和边缘端推理，并将推理结果与 MES 配置自动比对。
模型训练：使用 X-AnyLabel 批量标注图像，基于 PyTorch 训练 YOLO 模型，转换为 ONNX 后部署到边缘端。
成果
替代 3 名检验员的重复目视检查工作，整车识别合格率达到 95% 以上。
PythonPyTorchYOLO海康 MVS SDKONNXFlaskMES API