【汽车篇】AI深度学习在汽车零部件外观检测——车身底涂胶条应用方案

在汽车制造领域，车身底涂胶条（GAD+UBS）是整车密封、防腐、NVH 三大性能的第一道防线。胶条一旦出现漏涂、断胶、偏移或堵件缺失，将直接导致雨水倒灌、道路盐分侵蚀，甚至引发 12 年防腐质保索赔。传统 2D 视觉受限于胶条黑色哑光、背景复杂、反光微弱，漏检率长期徘徊在 3 % 以上；而三坐标或超声抽检又无法满足 60 JPH 节拍。为此，我们推出“AI 深度学习 + 传统算法”双擎融合方案，实现 0 % 漏检率、0.1 mm 检测精度，并在 HanddleAl 软件端完成从样本预处理到工程集成的全链路闭环，为整车防腐密封提供零缺陷保障。

一、方案价值

1.零漏检
双算法融合 + 三级表决机制，连续 15 个月、1200 万件实车验证，缺陷漏检 = 0 件。
2.0.1 mm 精度
亚像素边缘提取 + 3D 线激光共焦，横向分辨率 5 µm，重复性 σ≤0.03 mm，轻松识别头发丝级断胶。
3.全生命周期软件栈
HanddleAl 平台内置：
~数据样本预处理
~参数预设自主训练
~测试评估
~数据后处理
~多模型调用

4.节拍无损
与涂胶机器人并行，满足 60 JPH 节拍；检测耗时 80 ms，无额外等待。

5.成本腰斩
替代三坐标离线抽检 + 人工复检，单条产线节省 6 人/班 + 1 台三坐标，年节省 320 万元；设备 ROI 8 个月。

二、检测内容（全项 100 % 在线覆盖

A. GAD 密封性能
1.漏眼（密封不严）
2.断胶（GAD 缺失）
3.中心线偏移（GAD 偏移）
4.胶条宽度异常（±0.2 mm 公差带）

B. UBS 防腐涂层
5. 边界变化（UBS 外溢/缩进）
6. 面积缺失（孔洞、气泡）

C. 装配面清洁度
7. 残胶飞溅（装配面污染）

D. 堵件完整性
8. 一次性堵件缺失
9. 随车堵件缺失
10. 随车堵件错装（颜色/料号混料）

3.1 图像采集

2D +3D ，使用 2k +4K相机用于验证胶高和断胶立体情况。

3.2 算法融合

深度学习算法：检测漏眼和堵件，Seg进行像素级断胶分割，数据增强涵盖胶条翘曲、油污、光照抖动等情况。
传统算法：提取胶条中心线，计算宽度和偏移，与深度学习并行决策。
零漏检机制：模型持续迭代，15 个月无漏检。

3.3 实时处理

四、方案优势

零缺陷：0 % 漏检。
超高精度：0.1 mm 检测精度，胶条宽度 1.2 ± 0.2 mm 公差带内 100 % 受控。
全软件栈：HanddleAl 端到端，无需写一行代码，3 天完成新车型换型。
成本领先：单线年节省 320 万元，ROI 8 个月；数据资产反哺工艺，持续降本。

AI 深度学习在车身底涂胶条检测方案，以“0 % 漏检 + 0.1 mm 精度”重新定义了整车胶条的零缺陷标准，并通过 HanddleAl 全栈平台让算法真正“下得产线、上得云端”，为汽车智能制造提供可复制、可扩展的质量基础设施。