变速箱是汽车动力总成的重要组成部分，一旦出现异常情况，可能导致严重事故。而螺栓的紧固力对于保持变速箱的结构完整和正常运行至关重要，没有经过完整涂胶固定的螺栓可能会松动甚至丢失，存在安全隐患。

因此，在汽车变速箱装配时，拧紧螺栓前，需要检测螺栓是否涂胶、有无断胶等情况。

01

检测难点

•生产环境紧凑

汽车装配流水线较长，变速箱的组装仅为其中的一个环节。在这种紧凑的生产环境中，若加入大型视觉检测系统，可能会因为设备安装和调试的周期较长，拖慢整条产线的进度。

•缺陷形态多变

螺栓的断胶异常可能以任意形态随机出现在任意位置，使用传统算法难以预测未知的异常涂胶情况。

•产品良率较高

若采用深度学习算法，则需要充足的高质量样本。汽车行业良率较高，短时间内难以收集到足够数量的缺陷样本。

•检测指标严苛

为了严格把控质量和成本，客户对检测精度提出了高要求：必须准确无误地检出所有涂胶异常的螺栓，不能放过任何一点轻微断胶的情况，即过检、漏检指标均为0。

02

解决方案

采用EVS-SC200深度学习智能相机的非监督分割算法，既能够更快速地完成部署，又能保证检测性能和精细程度。

EVS-SC200深度学习智能相机 ▲

深度学习智能相机

集AI算法、软件、硬件于一体，零代码引导式操作，开箱即可掌握，缩短部署周期，最快短至1天。

擅长解决随机多变的断胶形态问题，可检出细小、低对比度的涂胶异常，效果优于传统算法。

非监督分割算法

支持正样本模型，省去收集缺陷样本的时间，仅使用良品图进行训练，即可通过对比缺陷图与良品图不同的地方，检测出螺栓未涂胶或断胶的异常情况，并进行实时报警。

考虑到对于检测精细程度的要求，故应用阿丘自研的最高精度的分割算法，做像素级的缺陷检测。

03

项目成果

实现螺栓涂胶异常的100%稳定检出，达成过检、漏检均为0的指标要求。

有效代替了该环节100%的目检人员，确保螺栓在拧紧前不存在涂胶异常，避免客诉。

该方案在批量复制阶段，1天即可完成部署。

04

EVS-SC200 不止于简单

集AI算法、软件、硬件于一体，无门槛，轻便简单，有效解决简单至复杂的OCR、装配验证、计数、瑕疵检测、分类等问题，赋能生产及组装工艺过程管控，助力企业高良率生产。

无需精细调参，无需软件集成，快速构建解决方案，助力汽车、医药&食品包装等行业智能化升级。