百度AI人工智能检测车辆技术助力车辆质检遥遥领先

  传统的质量检测主要依靠人眼+经验，速度慢，容易漏检。然而，在数字时代，高质量产品的市场需求正在增加。这对生产线和工人的能力要求越来越高，传统模式需要不断创新。以汽车装配车间的最后一道工序——整车车灯的质量检查为例，有两项检查必须控制好：

首先，检查车灯是否安装错误？由于现代汽车制造业普遍采用混流生产机制，不同型号的灯在同一条流水线上流动，这些灯的外观差别不大，很可能安装错误和磨损

其次，检查灯是否有故障？它能被点燃吗？共有22个检查点，包括侧标志灯、前照灯、转向信号灯、雾灯、制动灯和倒车灯。

  传统的手动目视检查过程类似于“阵列”：首先在被检查车辆的前部和后部放置两个大后视镜，然后质检员坐在车内查看四个后视镜。在克服总装线上严重的光干扰的同时，利用经验识别不同型号及其配套灯，然后用纸质表格手动登记测试结果。

第一次通过操作后，仍然存在许多问题：

手动测试经验和肉眼视力。速度慢，容易漏检，标准不统一，眼睛长时间接触光源后的视觉疲劳可能埋下质量隐患

人工输入检测结果尚未实现数字化，因此难以有效地进行详细统计。模型/灯具材料偏差无法追踪，形成了遇到问题后才分析原因的惯性，严重影响整体装配效率。

现在，在百度智能云和开放行业互联网的帮助下，这一切都发生了变化。广汽本田依托百度智能云行业视觉智能集成解决方案，成为本田第一家智能质检技术子公司。百度智能云工程师基于百度工业视觉智能平台推出了该解决方案，实现了全过程、图形化、零代码人工智能视觉模型制作，帮助广汽本田获得了视觉数据管理、图像数据标注、视觉模型训练、模型预测、模型发布等一系列功能。百度智能云凯物料帮助，大大提高了质检效率。具体来说，通过在生产线上安装7个球形摄像头，实现了全方位检测，显示出“准”、“快”和“全”的惊人效果：

准：可以自动识别同一车型多达6种车型和不同灯具配置，准确率高达99%

快：对于一个车型的22多种灯具，可由7台摄像机同步拍摄，可同步计算120张详细照片。整个检测过程仅需1秒

全：高速扫码器自动识别不同的模型。从系统中检查产品标准的手动配置，并存储过程数据以实现质量可追溯性。