汽车零部件智造方案

针对汽车零部件高节拍、高精度的生产要求，利用AI视觉与行为识别技术，实现从表面质检到装配防错的全流程质量管控。

行业痛点与解决之道

汽车零部件生产挑战	天创科林解决之道
外观缺陷漏检率高：划痕、凹坑、毛刺等微小缺陷，人工目检易疲劳，难以保证100%全检。	AI视觉毫秒级全检：引入AI视觉缺陷检测，毫秒级识别微米级瑕疵，实现全检替代抽检。
装配错漏风险大：发动机、变速箱等精密装配工序，螺栓漏拧、错拧、零件漏装时有发生。	AISOP实时防错：部署AISOP工位防错系统，实时比对SOP动作，漏拧错装立即声光报警。
多品种换产频繁：换型调试时间长，传统视觉规则无法快速适应新产品的检测需求。	少样本快速换产：算法支持少样本快速训练，换产无缝切换工艺模板。
质量追溯困难：发生客诉时，纸质记录难以快速定位是哪个工位、哪批物料出了问题。	MES全流程追溯：对接MES系统，一物一码，实现全生命周期正逆向数据追溯。

针对金属反光、复杂纹理的表面缺陷，利用深度学习算法实现高精度分类与分割。检出率可达99.5%，大幅降低不良品流出。

实时追踪工人手部动作与工具使用情况。对拧紧顺序、零件拿取进行合规校验，防止人为疏忽导致的质量事故。

将视觉质检与装配防错的数据实时上传至KingMOM系统，形成完整的电子质量档案，满足主机厂严格的追溯要求。

产品缺陷检出率提升至 99.5% 以上，漏检率趋近于零；精密装配工序的合规率达到 100%，彻底杜绝人为错漏装。

人工质检成本降低 70%，换产调试时间缩短 50%。质量追溯从数天缩短至分钟级，有效应对主机厂审核。

汽车金属零部件反光严重，视觉检测能看清划痕吗？

可以，但需配合特定的光学打光方案。 针对高反光金属，我们通常采用“同轴光源”或“无影环形光”配合偏振镜，将细微划痕凸显为暗线，再由AI算法精准识别，完全不受反光干扰。

装配线上工人动作很快，AISOP系统会拖慢生产节拍吗？

不会，系统在后台静默运行，不干涉正常操作。 AISOP 基于边缘算力盒子进行本地推理，处理延迟低于200ms。它仅当检测到违规动作时才发出告警，不改变工人原有的生产节拍。

如果产线上换了新车型，视觉模型需要重新开发吗？

不需要重新开发，支持柔性化换产。 系统内置“工艺模板”切换功能。当 MES 系统下发新车型工单时，视觉系统会自动加载对应的缺陷模型与 SOP 校验规则，实现无缝切换。

产线原来有老旧设备没有网口，能接入系统吗？

可以，通过 TK-MIX 网关实现免改造接入。 部署天创科林的 TK-MIX 边缘算力网关或视觉识别模块，无需对老旧机床进行破线改造，即可通过视觉识别指示灯或仪表盘，将设备状态接入系统。

该工厂原先依赖大量人工进行表面缺陷目检。引入天创科林KingVision视觉质检系统后，成功部署多条自动化产线，实现微米级缺陷的自动剔除与数据追溯。

99.5%检出率提升至

基于自研AI机器视觉技术中台，天创科林实现政企智能终端与工业智能制造双赛道技术复用，提供从硬件设备到软件平台的全栈式解决方案。