汽车行业的机器视觉

    汽车工业在制造业中占有重要地位。该行业的特点是高度自动化设备的批量生产、严格的质量要求和高度的成本敏感性。因此大型制造商非常重视与支持生产过程高度自动化的供应商，和技术提供商建立密切和基于信任的协作关系。从这个意义上说,工业图像处理或“机器视觉”是汽车行业的一项关键技术,因为该技术可用于优化价值链中的各种流程,例如生产、质量保证和物流。

    机器视觉技术被用于各种工业应用,以快速、明确地检测物体,从而实现生产过程的自动化和加速。这些方法用于精确检查部件表面以及识别和自动分拣有缺陷的产品。同样,该技术也可用于完整性检测。机器视觉的一个特点是它的高速——它的算法只需要几毫秒来检测和处理图像信息。因此,与供应商行业一起,被认为是机器视觉技术的“早期采用者”。

    该行业一直在推动生产过程的自动化——从生产线和机器人支持的制造到今天被称为“工业 4.0”的第四次工业革命。汽车行业也以其巨大的创新而闻名。这也可以说是机器视觉行业,使其成为满足新技术需求的理想合作伙伴。因此,汽车行业是德国工业成像供应商的客户,占收入的 23%。根据德国工程协会 VDMA(Verband Deutscher Maschinen-und Anlagenbau eV)的一项调查,在欧洲,总收入份额约为 21%。

    由于对质量的高要求,汽车行业对机器提出了一系列特殊要求。例如,解决方案必须非常健壮、可靠和强大。此外,汽车和供应商行业面临巨大的价格压力,需要价格具有竞争力的产品,既能提供价值,又能长期降低生产成本。其他重要方面是机器视觉产品的长期可用性,包括合格的支持,以及不同技术的全面知识,从简单的 2D 测量方法到 3D 视觉和图像序列分析。

    汽车行业应用场景的一大挑战还在于机器视觉组件与可编程逻辑的更好集成和更紧密的连接。通过更紧密地融合这两种技术,汽车制造商可以节省资金、加快自动化生产流程。还可以定义和建立标准,以便更容易地集成不同的组件。此外,标准化接口的不断发展增加了机器视觉和自动化技术之间的互操作性。