背景

汽车制造进程中，零部件的质量直接关系产品的安全性、稳定性和可靠性，对汽车零部件及车身的关键工艺特征进行质量监控，是整车质量的重要保障。随着技术发展，各种新型材料、新工艺的应用，零部件的生产检测方法也随之升级。运用3D视觉——机器之眼，替代传统人眼检测，能满足汽车行业零部件生产、车身组装等环节的质检高标准要求，实现高效、精准、实时生产质量监控，助力汽车行业智能化、柔性化生产。

难点

汽车行业质量标准高，涉及工艺流程复杂；测量精度和速度需满足自动化产线生产需求，并对质量趋势进行实时反馈。 传统汽车零部件测量系统设备昂贵，维护成本高，对环境要求严苛；测量效率低，数据反馈滞后。汽车行业待测工件（如副车架、侧围、车门等）尺寸大，并且往往具有表面反光、结构复杂、异形等特征，人眼难以满足检测的高标准需求。汽车零部件种类繁多，标准不一，人工检测难以保证准确性，并且需要投入大量人力、物力，在人口红利退减的背景下，企业生产成本高，同时也面临着检测周期长、效率低等痛点。

解决方案

采用Mech-Eye UHP-140工业级3D相机能很好地完成测量任务。步骤如下：

1.待测工件运送到测量工位，工装夹具对工件进行固定。

2.测量工序启动，机器人根据工件型号调用相应的测量程序，触发视觉系统对工件各个特征点进行测量。

3.测量过程中实时保存每个特征点的测量结果。

4.测量结束，输出整体的测量结果并生成报表。

方案优势

1.Mech-Eye UHP-140 工业级3D相机，超高精度，可对表面有较强反光的副车架特征孔位生成高质量点云数据。

2.自研智能测量算法，可应对多种特征类型，如普通圆孔、螺纹孔、螺柱、腰型孔等，测量精度高。

3.多相机多机器人协同工作，灵活应对不同位置的特征孔位，快速完成各类大型工件的测量任务。

4.智能规划机器人运动路径，有效应对现场空间紧凑的问题，防止碰撞。

5.可对测量数据进行整理，支持自定义筛选历史记录并输出测量报表。