【应用案例】汽车电控零部件字符检测

在汽车制造过程中，零部件上的字符信息如同它们的“身份证”，承载着供应商标识、序列号、生产批次等重要信息。这些信息对于质量控制、产品追溯以及售后服务至关重要，有利于保障汽车的整体性能和安全性。

然而，传统的字符检测方法在面对复杂多变的汽车零部件时，往往力不从心，效率低下且错误频出。华汉伟业基于深度学习，将AI算法与机器视觉技术相结合，为复杂和具有挑战性的汽车行业应用提供解决方案，助力用户快速准确实现汽车关键零部件的字符识别检测，进一步提升精益智造水平。

检测零部件混料、表面字符缺失

1、字符模糊：由于冲压工艺的限制，零部件上的字符往往与背景颜色相近，对比度较小，导致字符图像不够清晰。

2、字符粘连：生产过程中，铁屑等异物可能附留在零部件表面，导致字符区域粘连，影响字符的识别。

3、背景反光：零部件表面可能存在除锈油等物质，导致反光明显，进一步降低字符与背景的对比度，影响字符的定位和识别。

4、高效与准确性并存：在快节奏的汽车生产线上，如何在保证检测准确率的同时，提升检测速度，成为一大挑战。

华汉伟业2D视觉技术结合了先进的图像处理算法，通过图像增强、去噪等算法，能够实现对模糊字符的清晰化处理，提高字符的可见度和对比度，从而显著提高字符的识别精度。结合AI深度学习技术，通过神经网络学习不同场景的特征，建立深度学习模型，系统能够自动学习并适应不同字体、大小和倾斜角度的字符特征，突出具有刻印深度的产品特征信息，提高识别的准确性和鲁棒性。

突破了传统识别技术的瓶颈，避免反光干扰。识别时可将字符与背景分割开，无惧字符对比度低、反光、扭曲、歪斜等影响，完美解决人工检测、传统视觉检测过程中因表面反光、颜色多样导致视觉疲劳、识别难度大等问题，实现高效自动识别，漏判率为0，误判率≤0.1%，检测耗时≤0.5s。

面对三电系统质检与品控的棘手难题，作为机器视觉行业的深耕者，华汉伟业深度融合光、机、电、软、算等多种技术，针对性地构建出完整的检测体系，提供全场景智能检测解决方案，让新能源汽车核心零部件生产与制造实现全链路、全流程的智能检测。

未来，华汉伟业将持续完善自身产品布局的多元化以及技术能力的先进性，聚焦AI视觉应用与AI视觉产品的完整链条，探索更多应用场景，推动新能源汽车系统的智能化、精准化发展。