视觉产品在汽车零部件制造厂中的应用非常广泛，主要集中在ID识别、产品分类、零部件尺寸测量和组装校验纠错这几个环节。

康耐视公司是视觉检测、引导和ID读码器方面的全球领导者，在汽车制造行业有着丰富的应用经验，产品易于使用且转换应用快速，对当今汽车的柔性生产过程极其实用。本文结合两个实例介绍了康耐视视觉传感器在汽车零部件检测及生产中的应用。

消除车轮紧固件检测中合格工件的报废

不锈钢轮壳螺帽是Maclean Vehicle Systems公司（以下简称“MVS公司”）的诸多汽车紧固件产品之一，螺帽在多工位机上生产，每个工位会同时处理两个零件。生产时必须对紧固件进行检测以确保螺帽的螺纹正确。MVS公司起初用涡电流传感器进行这种检测，但准确性不够理想，有时会造成代价高昂的分类错误。经过比较，MVS公司选择了康耐视的Checker视觉系统，因为该系统容易编程和操作。

MVS公司在距两零件约13cm的装配机检测台上以45俯角安装了两个康耐视Checker 101视觉传感器。零件是用夹具放到检测台上的，并用弹簧固定器固定，所以其固定位置高度可能稍有差异。MVS公司的工程师通过把检测工具拖放到他想检测的特征上完成视觉传感器的设置。首先，他用一个边缘查找工具定位零件的边缘，从而解决了位置差异；接着，他用亮度查找工具寻找螺纹反射的光；然后，设置视觉传感器与操作装配机的PLC交互。夹具将两个新零件固定到位后，PLC便可提供静态输出。视觉传感器接收到该信息后，捕捉图像并检测零件，然后向PLC输出表示零件合格与否的信息，PLC根据检测结果将零件发送到合格或不合格的料箱中。

最近，MVS公司根据康耐视Checker 232视觉传感器对应用进行了标准化。该传感器有更高的分辨率和更广的小特征检测视野，每分钟可以检测1600个零件。

不同于传统传感器只能从一个角度进行评测，视觉传感器可以检测零件的位置并评测螺帽整个开口处的亮度，从而避免不正确的合格或不合格判定。由于省掉了了分类成本，视觉传感器的成本也得以迅速回收。视觉传感器可以确保MVS公司不会把任何一个坏零件提供给客户。在MVS公司看来，最新型的视觉传感器更稳定可靠，和传统传感器一样易于设置和操作，而且价格合理。

提升拾放应用环境的灵活性

德国Engelhard Technologie公司是一家为汽车行业生产油烟滤清器的全球知名生产商。该公司通过使用康耐视的In-Sight视觉传感器有效地提高了流水线的生产效率。

Engelhard Technologie公司位于Nienburg的工厂使用机器人进行零件生产。为了优化使用在汽车行业的油烟滤清器的生产过程，该公司采纳了其机器人供应商史陶比尔的建议，决定使用全球领先的康耐视公司的视觉系统，整个系统已部署完成。由于In-Sight Explorer具备高效的部署环境，此视觉引导的机器人“拾放（pick-and-place）”解决方案在不到一个月的时间内就成功部署完成了。

陶瓷滤清器在经过煅烧之后，会自动由传送带输送到机器人车间。不同的油烟滤清器产品之间差别甚微，需要经过视觉系统的可靠处理。部署在机器人车间的In-Sight 5100视觉传感器必须辨识出25种不同滤清器产品的个体形状，并且判定其精确的位置。In-Sight 5100提供给机器人的有关产品角度的数据必须保持精确，因为对二维编码的阅读是在同一生产点进行的。在此应用环境下，In-Sight视觉系统整合了PatMax软件的视觉工具，这些工具具备几何图样辨识功能，其目标精确率达到99.9%。

In-Sight视觉传感器提供的有关产品位置的精确数据有效地引导了机器人，它们可以把所选的陶瓷滤清器放在传送带上，然后输送到包装车间进行产品包装。

Engelhard Technologie公司认为In-Sight视觉系统配置、安装和部署简易方便，不仅能够加快项目的实施，而且使项目具备更高的灵活性，提升了系统对生产流程任一方面所做更改的快速响应能力。

康耐视公司的视觉系统同时也能有效地协助完成额外的控制任务，如包装油烟滤清器。Engelhard Technologie公司使用In-Sight 5100C颜色视觉传感器来验证每个滤清器上是否贴有绿色质量标签，并且判定包装箱内是否放入了与规定数量相符的产品。该系统持续性地检测包装产品的数量，并且与实际生产的数量进行比较，这样就能够确定被剔出和丢失的产品数量。

从一开始，Engelhard Technologie公司在为流水线部署视觉系统的过程中就考虑到了多样化的应用环境。基于Windows的工作平台使用简易，这样不仅节省了时间，而且使解决方案能够应用于特殊的应用环境，体现了系统高效的性能。在In-Sight Explorer开发环境下，系统能够快速地启动和运作，从而节省了初始的安装时间和成本。Engelhard Technologie公司员工快速地掌握了In-Sight Explorer的使用方法，这不仅减少了视觉系统的开发时间，而且为提升系统的功能灵活性和整合到公司的生产网络中奠定了基础。Engelhard Technologie公司在现有的机器人车间中已经整合了另一套In-Sight Explorer，并且计划在第二间和最新的机器人车间中安装两套视觉传感器系统。