隨著市場對電動、混合動力和自動駕駛汽車的需求不斷攀升，汽車行業(yè)正迎來難得的發(fā)展契機。如今，行業(yè)能夠重新審視機器視覺軟件在視覺檢測中的應(yīng)用方法，確保制造商在初次進入汽車行業(yè)時少走彎路。

IDC 最新發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，2024 年中國新能源車市場規(guī)模已突破 1,100 萬輛，同比增長 38.1%。其中，插電式混合動力 (同比增長 85.7%) 與增程式動力車型 (同比增長 99.3%) 在新能源車中的占比持續(xù)提升，而純電車型市場規(guī)模同比增長也達到 18.7%。電動、混合動力汽車的興起，帶來了新的生產(chǎn)制造需求。與傳統(tǒng)燃油汽車相比，它們的動力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)不同，電池、電機等關(guān)鍵部件的生產(chǎn)和裝配精度要求極高。例如電池模組的組裝，任何細微的偏差都可能影響電池性能和安全性。這就需要更精準、高效的視覺檢測手段，機器視覺軟件能夠?qū)ιa(chǎn)過程中的尺寸測量、缺陷檢測、裝配驗證等環(huán)節(jié)進行實時監(jiān)控和分析，助力企業(yè)提升產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。

與此同時，自動駕駛汽車的發(fā)展也為機器視覺軟件開辟了廣闊的應(yīng)用空間。自動駕駛系統(tǒng)需要依靠多種傳感器來感知周圍環(huán)境，機器視覺作為其中重要的一環(huán)，通過攝像頭采集圖像信息，并借助先進的算法進行處理和分析，識別道路、車輛、行人、交通標志等各種目標物體，為自動駕駛決策提供關(guān)鍵依據(jù)。隨著自動駕駛等級的不斷提高，對機器視覺軟件的性能、準確性和實時性提出了更高的挑戰(zhàn)，也促使軟件不斷創(chuàng)新和升級。

許多人認為構(gòu)建視覺系統(tǒng)的主要挑戰(zhàn)來自于使用不同廠商的硬件。然而，硬件并非問題所在，真正棘手的是如何更好地讓來自不同廠商的軟件包協(xié)同工作，互相配合。視覺檢測團隊必須確保充分探索并理解支撐機器視覺系統(tǒng)的軟件。對于正為電動、混合動力和自動駕駛汽車激增需求做準備的汽車 OEM 和供應(yīng)商而言，這一點尤為重要。

企業(yè)用戶在采購全新機器視覺解決方案時，通常有兩個關(guān)鍵問題需要考慮。一是硬件設(shè)備的性能和適用性，不同的檢測任務(wù)需要匹配相應(yīng)分辨率、幀率、視野范圍的攝像頭等硬件;二是軟件的功能和易用性，包括是否具備強大的圖像分析算法、友好的操作界面、便捷的編程接口等。然而，還有一個問題也不應(yīng)忽視：“即使企業(yè)需要部署來自不同廠商的視覺硬件設(shè)備，是否有辦法能夠憑借單一供應(yīng)商的同一視覺軟件套件運行整個系統(tǒng)?”

事實上，在部署機器視覺系統(tǒng)時，第三個問題更為重要并且應(yīng)當優(yōu)先考量。因為這有助于質(zhì)量檢測團隊判斷他們即將投入的資金最終能否修復(fù)，或幫助避免傳統(tǒng)機器視覺系統(tǒng)設(shè)計中最常見的隱患，即應(yīng)對來自不同廠商的軟件平臺大雜燴，以及在添加或更新硬件組件時所面臨的挑戰(zhàn)。軟件是支撐這些機器視覺系統(tǒng)的粘合劑，它決定了不同硬件組件能否以工程師所需的方式協(xié)同工作，實現(xiàn)自動化質(zhì)量檢測。無論是嘗試提升質(zhì)量控制，還是開展合規(guī)審計，軟件都是連接視覺檢測技術(shù)與其他業(yè)務(wù)系統(tǒng)以支持自動化數(shù)據(jù)采集與分析的關(guān)鍵。這種相互操作性至關(guān)重要，因為運營和 IT 團隊需要持續(xù)與軟件交互，以設(shè)計檢測流程、訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型、判定是否能夠通過檢測、滿足服務(wù)水平協(xié)議，并守護品牌在質(zhì)量和安全方面的聲譽。

目前市面上已存在用戶友好、可擴展且安全的單一廠商軟件套件，能夠運行攝像頭、條碼掃描儀、傳感器和機械臂等多種硬件組件，用于視覺檢測、流程自動化以及追蹤溯源。這些視覺軟件套件可以將來自不同廠商的攝像頭、傳感器和掃描儀整合進系統(tǒng)，無需操作員配置、學(xué)習(xí)或管理不同的軟件包，也無需向多個廠商支付許可費用。它們還能與運行機器人的系統(tǒng)對接，幫助引導(dǎo)機器人執(zhí)行自動化工作流程。

機器視覺不僅僅是彌補勞動力短缺或驗證工人決策的手段，更是構(gòu)建品牌信任和守護利潤底線的機制。實時分析和數(shù)據(jù)采集功能，可以幫助工程團隊確保有缺陷的零部件或車輛不會被人工檢查所遺漏，并在發(fā)現(xiàn)問題時能讓團隊迅速采取干預(yù)措施。

過去，許多汽車 OEM 廠商和供應(yīng)商采用機器視覺是為了更輕松地滿足嚴格的生產(chǎn)公差要求，確保精準的質(zhì)量控制，并跟上不斷發(fā)展的行業(yè)標準。這也意味著，為了滿足日益復(fù)雜的生產(chǎn)需求、確保檢驗一致性并減少缺陷，系統(tǒng)是隨著時間推移、逐步構(gòu)建起來的。企業(yè)若不實現(xiàn)自動化，就很難同時確保高吞吐量和監(jiān)管合規(guī)性。然而，在追求效率和確保可重復(fù)精度的過程中，汽車行業(yè)最終不得不使用多種軟件包，進而面對各種相關(guān)挑戰(zhàn)。

隨著汽車行業(yè)不斷發(fā)展，機器視覺軟件也必須與時俱進。汽車行業(yè)必須能夠根據(jù)業(yè)務(wù)需求的變化，對機器視覺系統(tǒng)進行漸進式調(diào)整，正如我們在電動、混合動力和自動駕駛汽車的增長中所看到的那樣。統(tǒng)一的軟件平臺不僅應(yīng)處理當前任務(wù)，還應(yīng)支持未來技術(shù)，如人工智能驅(qū)動的檢測和深度學(xué)習(xí)模型。這種靈活性可確保當電動和自動駕駛汽車需要進行更復(fù)雜的檢測時，軟件無需進行大規(guī)模系統(tǒng)改造，通過擴展便能滿足這些需求。

因此下次再談及自動化檢測時，我們應(yīng)當咨詢技術(shù)供應(yīng)商或系統(tǒng)集成商，即使硬件來自不同的廠商，他們推薦的系統(tǒng)設(shè)計是否支持設(shè)置成單一軟件套件的運行模式。這些問題應(yīng)涉及互操作性、數(shù)據(jù)安全、解決方案的可擴展性、二維 / 三維檢測的兼容性、當前和未來的人工智能應(yīng)用情況 (包括深度學(xué)習(xí)模型) 以及所需的培訓(xùn)時間。更換硬件輕而易舉，而合適的軟件會讓未來的工作流程更新偏向于小調(diào)整而非大動干戈。工程團隊和程序員應(yīng)專注于尋找靈活且經(jīng)久耐用的軟件，能運行其想要的任何硬件，且不會在幾個月或幾年后留下遺憾。

總之，新興汽車行業(yè)趨勢為機器視覺軟件的重塑與發(fā)展帶來了諸多新機遇，汽車行業(yè)相關(guān)企業(yè)應(yīng)抓住這一契機，合理選用先進的機器視覺軟件解決方案，推動自身在電動、混合動力和自動駕駛汽車領(lǐng)域的穩(wěn)健發(fā)展。