随着技术的不断进步，汽车制造业正经历着一场数字化转型的革命。制造商们正在利用最新的技术，如人工智能（AI）和计算机视觉，来提高生产效率、降低成本，并提升产品质量。这些技术的应用不仅能够提高设备的运行效率，还能减少质量问题带来的成本，并提高产品的一次合格率。
在制造过程中，通过部署自动化缺陷检测系统，可以在任何环节监控可能造成下游问题或导致客户投诉率增加、召回的任何损伤。这些系统通过摄像头捕获视频或图像，并将其传输到计算机视觉模型，帮助发现问题并允许快速故障排除，以保持设施的平稳运行。常见的被动缺陷检测模型用例包括金属缺陷或玻璃缺陷检测。此外，缺陷检测还可以用于寻找缺失的部件、错误的密封、断开的线路、破损的组件等。
与机器视觉相比，计算机视觉的优势在于可以跨多种任务训练定制模型，并在流程变化时保持灵活性。机器视觉是一个基于规则的系统，它相对僵化，通常难以适应当今工厂现代化努力所需的多种场景。
在制造中的错误防错是指任何可以消除错误发生可能性或在错误发生后立即知晓的方法。错误防错系统旨在减少导致缺陷的人为错误，但并非所有程序都能轻易实现错误防错。通过改变或移除部件、改变流程或任务来消除可能的错误并不总是一个选项。当流程无法改变时，可以使用视觉AI来检测错误并减轻错误对下游的影响。视觉AI可以通过监控工人的动作或识别错误的组装顺序来识别程序中的错误。这允许通过理解工人的模式和检测错误发生后任何步骤的结果来实现自动化预防。
使用视觉AI，可以监控操作员是否遵循视觉指令，验证操作员在任何给定步骤都有正确的部件，确认使用正确的工具来组装部件，并识别模式以改进操作。
在汽车制造设施中部署光学字符识别（OCR）和光学字符验证（OCV）是两种有效的方法，以提高质量。这两种策略都可以用来确保使用正确的部件，部件可以准确追踪，产品符合任何监管要求。OCR适用于有多种部件的流程，因为它能够读取任何单个字母、数字或字符序列，提供结构化输出，可以发送到其他系统进行追踪。OCR是自适应和灵活的，允许在不更新视觉AI系统的情况下处理新流程。OCV适用于字符变化不大的情况，因为它将可见字符与流程中特定时间预期的预定义字符集进行匹配。
视觉AI是提高制造过程中操作员效率和效果的有效解决方案。缺陷检测系统可以帮助增强视觉质量检查流程，操作员可以在视觉显示的帮助下更快地学习流程，并专注于专业任务，同时消除重复操作。生产设施可以通过使用视觉AI来帮助工人完成工作，从而创造更舒适的条件，提高工人的幸福感，并降低人员流动率。正如本文所述，错误防错程序可以迅速提升工人的技能，以适应新流程，并提供指导，帮助工人高效完成任务。