工业机器人视觉引导技术在汽车零部件智能化装配与维修中的应用

1 引言

随着汽车产业向智能化、柔性化生产方向快速发展，传统依靠人工操作或程式化机器人的装配与维修方式已难以适应高精度、高效率的生产要求。工业机器人视觉引导技术作为 " 机器的眼睛 "，通过赋予机器人实时感知、识别和决策能力，正在彻底改变汽车制造的生产模式。作为中国重要的汽车制造基地，长安、赛力斯等企业已大规模应用视觉引导技术推进智能化工厂建设，取得了显著成效。本文结合笔者在汽车制造厂的维修工作经验，探讨视觉引导技术在汽车零部件装配与维修中的具体应用案例与技术特点，以期为行业技术升级提供参考。

2 视觉引导技术概述

工业机器人视觉引导系统主要由图像采集单元（包括 3D 相机、光源等）、图像处理单元（视觉算法平台）和机器人执行单元三部分组成。其工作原理是通过视觉传感器获取周围环境及目标物体的图像信息，经算法处理提取关键特征（如位置、姿态、缺陷等），最终引导机器人完成精确操作。

目前主流的技术包括 3D 结构光视觉定位、激光扫描视觉定位和双目立体视觉等技术。在汽车制造业中，3D 结构光技术应用最为广泛，如长安汽车数智工厂采用的海康机器人 DLS 系列相机，能够轻松应对各类车身覆盖件与结构件，获取高质量的3D 点云数据。

3 在装配中的应用

3.1 零部件高精度上料与定位

在汽车零部件装配过程中，视觉引导技术解决了传统上料方式存在的定位偏差、效率低下等问题。以长安汽车焊装车间为例，通过引入 3D AI 视觉引导技术，实现了对车身覆盖件与结构件的精准定位与引导上料，满足了焊装车间对工件定位引导上料柔性化、高精度、易扩展的业务需求。

具体应用在钣金件上料环节，光图智能公司采用 MINI 系列 Enhanced 3D相机 +AURORA 无序抓取软件，实现了对汽车引擎盖 / 后备箱钣金件的高精度定位（精度＜ 0.5mm），克服了金属表面反光、复杂轮廓等难题。同样，在缓震零件深框抓取应用中，视觉系统利用高分辨率 3D 结构光相机快速识别深框内复杂形状零件的位置与姿态，实现了±1mm 定位精度的抓取。

3.2 安全带预紧器自动装配

南京艾龙自动化装备有限公司开发的基于机器视觉的汽车安全带预紧器自动装配系统，展示了视觉引导在精密装配中的突出价值。该系统首先采集预紧器标准零部件图像，提取几何特征参数，建立二维图像坐标到三维空间坐标的映射关系；然后采集待装配零部件实时图像，提取特征数据并与标准零部件进行匹配，计算位置偏差值和角度偏差值；最后控制机器人执行装配，并基于力传感器和位移传感器数据融合，动态调整机器人的装配速度和装配力度，直至完成自动装配。

这种视觉与力控相结合的技术，解决了精密装配中因公差、变形等导致的装配失败问题，大幅提升了装配成功率和一致性。根据测试数据，应用该系统后，装配一致性提高了 30% 以上，故障率下降 25% 。

3.3 密封条自动滚压应用

在新能源汽车制造中，尾门密封条是保障汽车防水性与隔音效果的重要零部件。传统人工滚压效果不稳定，且工时较长。基于 3D 视觉引导的密封条自动滚压系统解决了这一难题。该系统利用视觉系统实现对孔的中心点定位测量，并结合手眼标定的方式实现了对尾门框的自动滚压引导以及路径规划。

测试结果表明，该系统的合格率达到 98.31%，已经初步具备了进行工业生产的能力。这一技术不仅提升了装配质量，也减少了人工操作的成本和不确定性。

4 在维修与质量检测中的应用

4.1 高精度质量检测

在汽车制造过程中，质量检测是确保产品质量的关键环节。长安汽车在两江工厂部署了海康机器视觉检测系统，针对钣金、焊点、漆面和铸件等工序进行全面自动检测。

在冲压线尾，可见光系统采用图像处理 + 深度学习的技术针对目视可见的面缺陷及孔特征计数，高光谱系统则主要针对目视不可见的面缺陷，实现了对钣金表面隐形伤、极微小伤的缺陷检测。在焊接机舱焊点视觉检测中，采用深度学习方式，利用残差神经网络模型进行飞溅、毛刺、边焊、扭曲、无缺陷等6 分类模型训练，正确率达 95% 以上。涂装白车身表面缺陷检测系统则能实现漆面全分类缺陷检测，准确度达到99.9%。

4.2 基于视觉的故障诊断与维修辅助

视觉引导技术在汽车维修领域同样展现出巨大价值。广西柳工机械股份有限公司开发的 AI 专家 " 柳小元 " 系统，可以结合车辆数据、维修历史、运行时长等给出维修方案，助力服务人员快速定位问题，提升维修效率。

在赛力斯超级工厂，应用了 300 多个 AI 智能检测点，实现了汽车制造过程中关键工序质量自动化检测需求。以底盘螺栓检测为例，车辆通过检测点位时，两套高精度智能相机自动拍摄车辆底盘图像，结合 AI 采用目标检测、图像分割等深度学习算法模型，完成对底盘100 多颗螺栓的状态、位置自动检测，精度达到99.9%。这种检测方式不仅提高了效率，也消除了人工检测的主观误差。

4.3 NVH 智能检测与故障诊断

广西汽车集团开发了基于 AI 大模型的 NVH 智能检测系统，通过收集海量设备振动、噪声数据，标注故障声音特征，构建了 NVH 智能检测模型，成本仅为传统方案的 30% ，准确率能达 95% 。这一系统在故障诊断与维修中发挥了重要作用，能够快速识别并定位异常声音源，指导维修人员有针对性地解决问题。

5 技术挑战与未来发展趋势

虽然视觉引导技术在汽车零部件装配与维修中取得了显著成果，但在实际应用中仍面临一些挑战。首先，视觉系统的稳定性与抗干扰能力需要进一步提升，特别是在复杂工业环境中存在油污、粉尘、振动等因素的干扰。其次，当前视觉系统的响应速度还需要提高，虽然从拍照到发出坐标已缩短至 3 秒内，但对于高速生产线来说，仍需进一步优化。此外，视觉系统的适应性也有待加强，需要能够快速适应新产品、新工艺的要求。

未来视觉引导技术将朝着更加智能化、柔性化的方向发展。一方面，AI 与机器学习技术的深度融合将使视觉系统具备自学习、自适应能力，能够不断优化识别算法和决策模型。另一方面，5G 和边缘计算技术的发展将大幅提升图像处理速度和系统响应能力，实现实时引导与控制。同时，视觉系统与数字孪生技术的结合，将实现虚拟与现实的无缝连接，为装配与维修提供更全面的数据支持。

6 结语

随着人工智能、5G 通信等技术的不断发展，视觉引导技术将在汽车制造业发挥更加重要的作用。作为中国重要的汽车制造基地，应充分把握智能化转型机遇，加快推进视觉引导技术在汽车制造全流程的应用，打造具有全国影响力的智能制造标杆工厂，为汽车产业高质量发展注入新动能。

参考文献：

[1] 光图智能 . 汽车行业案例集零部件篇：3D 视觉重塑零部件产线效率[EB/OL]. 2025-07-21.

[2] 海康机器人. 3D 视觉在长安，见证长安汽车数智工厂的极”智”

[3] 陈志强，李学军 . 基于 3D 视觉引导的密封条自动滚压协作机器人的应用 [J]. 自动化应用，2025, 4(25):192-196.