智能制造 · 2026

汽配装配过程监控
AI 视觉解决方案

基于视频流的汽车零部件装配全流程步骤识别、状态校验与防错预警

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01
第一部分

项目概述

制造背景 · 质量痛点 · 应用价值

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WHY MONITORING

为什么需要装配过程监控

汽车零部件装配质量直接影响整车安全
人工目视难以全程、逐件防错
MISS / WRONG
漏装

漏装 / 错装

零件、螺栓、卡扣等漏装或装错型号,形成质量隐患。

TORQUE
紧固

紧固不到位

螺栓未拧紧、扭矩不足或漏拧,影响装配可靠性。

CONNECTION
接插

连接错漏接

线束、管路、接插件漏接、错接或未插到位。

TRACE
追溯

追溯困难

装配异常缺乏影像记录,问题件难以定位与复盘。

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PROCESS BREAKDOWN

装配过程步骤分解

将整段装配视频拆解为 A~F 六个关键步骤
每一步对应可被视觉识别的动作与装配状态
A
STEP A

来料 / 上件到位

零部件送入装配工位,检测是否到位、型号与朝向是否正确。

B
STEP B

定位对位

零件放置到安装位置,检测对位是否准确、贴合是否到位。

C
STEP C

零件 / 紧固件装配

检测螺栓、卡扣、垫片等紧固件是否齐全并正确装配。

D
STEP D

拧紧 / 压装

检测螺栓是否拧紧、压装是否到位,可结合拧紧标记判定。

E
STEP E

线束 / 管路连接

线束、管路、接插件是否连接到位、无漏接错接。

F
STEP F

终检 / 防错

各接头卡扣是否锁止、整体装配完整、无遗留工具与零件。

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第二部分

方案设计

系统架构 · 步骤识别 · 防错预警

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SYSTEM ARCHITECTURE

系统架构设计

相机拍摄装配工位 → 边缘端实时推理 → 平台记录与防错预警
CAMERA

工业相机拍摄

在装配工位部署相机(可多机位),覆盖零部件装配关键区域。

EDGE AI

边缘端实时推理

本地边缘设备逐帧分析视频流,低延迟识别步骤与装配异常。

PLATFORM

监控平台

汇总工位状态,异常实时报警,图像与记录按工件可追溯。

工业相机 拍摄工位 边缘 AI 推理 步骤识别 · 装配防错 视频流 工件
相机拍摄 + 边缘 AI 推理架构示意
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MONITORING POINTS

各步骤监控点详解

每个步骤对应明确的监控内容、典型异常与判定输出
步骤 环节 监控内容 典型异常 / 判定
A来料 / 上件到位零件是否到位、型号 / 朝向是否正确漏放、错型、朝向错误 → NG
B定位对位零件是否放到安装位、对位是否准确未到位、偏移、未贴合 → NG
C零件 / 紧固件装配螺栓、卡扣、垫片是否齐全并正确装配缺件、装反、错装 → NG
D拧紧 / 压装螺栓是否拧紧、压装是否到位(结合标记)漏拧、少件、未到位 → NG
E线束 / 管路连接线束、管路、接插件是否连接到位漏接、错接、未插到位 → NG
F终检 / 防错卡扣锁止、装配完整、无遗留件卡扣未锁、遗留工具 / 零件 → NG

注:具体步骤划分与判定标准需结合现场实际装配工艺与客户验收要求最终确认。

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ALGORITHM ROUTE

视觉算法路线

视频采集 → 步骤分割 → 目标检测 → 状态判定 → 防错预警
视频采集
相机实时采集
装配工位画面
步骤分割
识别当前处于
A~F 哪一步
目标检测
定位螺栓、卡扣
接插件等目标
状态判定
对照标准判断
OK / NG
防错预警
实时报警
留证与记录
核心思路:以视频流为输入,先判断装配进行到哪一步(步骤分割),再在该步骤下检测螺栓、卡扣、接插件等关键目标是否齐全、到位,结合规则与模型给出 OK / NG,并对漏装、未紧固、漏接等异常实时报警、留存影像用于追溯。
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LIVE DEMO

装配过程视频演示

实际装配过程录像 · 用于步骤拆解与监控点标定
汽配装配过程监控实拍视频
A
逐步骤对齐将视频时间轴与 A~F 步骤逐一对应,明确每步监控时机。
B
关键帧标注在紧固、接插等关键时刻截取画面作为训练与判定样本。
C
动作与状态分离区分"正在进行的装配动作"与"完成后的装配状态"分别判定。
D
异常回放留证异常片段自动保存,便于复盘、追溯与责任界定。
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ALERT MECHANISM

防错预警机制

发现异常即时响应,形成"检测—报警—留证—统计"闭环
REAL-TIME

实时报警

识别到 NG 立即声光提示,提醒装配工及时处理。

INTERLOCK

放行 / 拦截联动

可与产线信号联动,异常工件禁止放行或触发返修。

EVIDENCE

图像留证

按工件保存装配画面与视频片段,支持全程追溯。

REPORT

统计报表

按班次、步骤统计异常类型与频次,支撑持续改善。

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IMPLEMENTATION

实施流程

先明确步骤与判定标准,再采样、训练、上线联调
01
现场调研
梳理装配工艺
确定 A~F 步骤
02
采点部署
安装相机光源
固定视野与角度
03
样本采集标注
采集正常与
异常样本并标注
04
模型训练
训练步骤识别
与装配检测模型
05
上线联调
联动报警系统
验收交付
STANDARD

标准先行

先确定各步骤合格 / 不合格判定界限,再统一标注。

DATA & MODEL

数据与模型

覆盖不同产品、光照与异常形态,持续迭代提升准确率。

OUTPUT

结果输出

输出 OK / NG、异常类型、步骤定位及影像记录。

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SYSTEM HARDWARE

系统硬件配置

相机 · 光源 · 边缘算力 · 报警 · 软件平台
# 设备 建议配置 用途及说明
1工业相机彩色,帧率满足动作捕捉,可多机位拍摄装配工位,覆盖关键装配区域,型号按视野和节拍确定。
2照明光源均匀补光,暗区可加辅助光保证画面稳定曝光,降低反光与阴影干扰。
3边缘计算单元带 GPU / NPU 的边缘算力本地实时推理,识别步骤并检测装配异常,低延迟。
4报警 / 联动声光报警 + IO / 信号对接异常即时提示,可与产线放行、拦截或返修流程联动。
5监控软件平台步骤识别 + 异常记录 + 统计报表集中展示工位状态,按工件留证、可追溯、可统计。

注:最终相机数量、机位布置、算力规格及联动方式需根据工位布局、节拍与产品核定。

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EXPECTED VALUE

预期效果与价值

全程监控、装配防错、可追溯
装配过程具备视觉监控可行性

装配各步骤动作与状态清晰可见,可通过步骤识别与目标检测实现全流程自动监控与防错预警。

COVERAGE
全程

全流程覆盖

A~F 步骤逐一监控,替代人工逐件盯防。

DEFECT ↓
漏错↓

漏装误装下降

关键装配环节自动校验,减少质量隐患流出。

TRACE
100%

可追溯

按工件留存装配影像,责任清晰、复盘有据。

RESPONSE
秒级

实时响应

识别到异常秒级报警,及时拦截返修。

以上为方案预期方向,具体指标需结合现场装配工艺、样本采集与客户验收标准进一步明确。
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SOLUTION SUMMARY

汽配装配过程监控视觉方案

步骤分解 · 全程监控 · 装配防错 · 可追溯

感谢观看

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