装配线AI防错系统定制：螺栓漏打与插接到位识别

装配环节的错漏装是产线返工与售后索赔的主要来源，传统靠人工复检，漏检率高且难以留痕。近期我们为一条汽车零部件装配线定制了AI防错系统，核心做法有三点。一是工位相机布置与光源设计。在拧紧工位与线束插接工位各布一台500万像素工业相机，采用低角度环形光突出螺栓头部纹理与扭矩漆标记，避免金属反光干扰；插接工位则用侧向光捕捉卡扣闭合后的高度差。二是检测项拆解。螺栓检测拆为有无、规格、漆标划线三段判定，插接检测拆为插头在位、卡扣闭合、线束走向三类目标，分别训练检测与分割模型，单工位推理耗时控制在80毫秒以内，不影响节拍。三是与产线联动。判定结果经边缘计算盒写入PLC，不合格时联动停线并点亮安灯，截图与工单号绑定存档，便于质量追溯。上线两个月，漏装检出率达99.6%，误报率约0.8%，人工复检岗位由3人减至1人。项目经验是：防错类AI定制的重点不在模型精度本身，而在光源稳定性与产线联动逻辑，接口方案需提前与电气工程师对齐，否则现场调试周期会明显拉长。