深圳市斯邁爾電子有限公司2025-06-24

MV-SC6050C 結合 AI 深度學習與彩色視覺，在汽車零部件檢測中實現(xiàn)多場景缺陷識別，以下為典型應用案例： 汽車剎車片磨損檢測 在剎車片生產線上，相機采用 8mm 焦距鏡頭，在 2000mm 工作距離下覆蓋剎車片整體視野，單像素精度 0.863mm。紅色光源增強鑄鐵表面的磨損痕跡對比度，AI 算法通過訓練 5 萬 + 樣本，識別 0.1mm 級的溝槽、裂紋等缺陷，識別率達 98.7%。當檢測到磨損量超過閾值時，相機通過 PROFINET 協(xié)議實時通知 PLC 剔除不良品，較人工目檢效率提升 8 倍，誤檢率從 5% 降至 0.5%。 汽車輪轂表面缺陷檢測 針對輪轂的高速旋轉檢測（轉速 3000rpm），相機啟用 80fps 幀率與全局快門，配合藍色光源抑制金屬反光，清晰捕捉 0.05mm 級的螺栓孔缺牙、輪輻裂紋等缺陷。AI 模型結合多尺度特征融合，同時分析輪轂的外觀缺陷與尺寸公差，單輪轂檢測時間控制在 2 秒內。某主機廠應用該方案后，輪轂出廠不良率從 3% 降至 0.2%。 汽車焊點質量檢測 在白車身焊裝環(huán)節(jié)，相機通過 12mm 焦距鏡頭，在 100mm 工作距離下實現(xiàn) 0.029mm 單像素精度，綠色光源優(yōu)化焊點區(qū)域的灰度對比。AI 算法內置的焊點檢測模型可識別虛焊、焊瘤、飛濺等缺陷，準確率達 99.2%。檢測結果通過 EtherNet/IP 協(xié)議實時傳輸至焊接機器人，自動調整焊接參數(shù)，使焊點良率從 90% 提升至 98.5%。 汽車密封條檢測 針對密封條的多材質復合結構，相機交替使用紅 / 綠光源：紅色光源檢測橡膠主體的裂紋、氣泡，綠色光源識別金屬嵌件的變形。AI 算法通過輪廓匹配與顏色分析，同時完成截面尺寸測量與缺陷檢測，單密封條檢測時間 1.5 秒，尺寸合格率從 92% 提升至 99.1%。相機的 64GB 存儲可記錄 3 個月的檢測數(shù)據(jù)，滿足汽車行業(yè)的追溯要求。 汽車儀表盤背光檢測 在儀表盤組裝工位，相機采用白色光源均勻照亮背光刻度與指針，66dB 動態(tài)范圍確保高亮區(qū)域與陰影細節(jié)同步呈現(xiàn)。AI 算法分析背光均勻性、指針位置、刻度清晰度等指標，當檢測到背光偏色或指針偏移時，通過 IO 接口聯(lián)動擰緊機調整裝配精度，使儀表盤組裝良率達 99.8%。

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