配备深度学习功能的Aurora Vision Studio确保全球汽车制造商的零部件质量并使其符合相关标准。

英国伯恩恩德—斑马技术公司是一家领先的数字解决方案提供商，助力企业实现数据、资产和人员的智能互联。全球汽车原始设备制造商的供应商 TAS 公司借助由斑马技术公司的 Aurora Vision Studio™软件提供支持的可靠、精准且安全的深度学习机器视觉解决方案，提升并提高了汽车电池盖帽的生产质量。

TAS有限责任公司总部位于德国克罗伊茨韦特海姆，是一家专业的表面处理技术供应商。该公司在金属表面的精密加工方面起着不可或缺的作用，尤其是那些用于电动汽车电池盖帽的金属表面，这些电池盖帽能够保护高压电池免受诸如湿气等外部因素的影响。

“将表面处理技术与定制化的深度学习质量控制系统成功整合，代表着质量控制方面的一项重大进步，也彰显了我们对创新的持续投入。”TAS公司总经理特梅尔・塔斯（Temel Tas）说道，“借助斑马技术公司的机器视觉系统，我们能够满足汽车行业的高质量标准，而且我们已经在计划将这项技术应用到未来的项目中了。”

为确保每个零部件都能达到精密的加工效果，TAS遵循一套细致入微的流程。诸如电池盖帽之类的金属片由一套机器人系统进行操作，该系统会在一套高度精密的摄像系统的引导下，使其历经多个检测阶段，以排查可能影响质量的缺陷。针对TAS对精准度和可靠性的需求，这套定制的摄像系统甚至能够检测出可能妨碍性能的最微小的表面瑕疵。通过这样的方式，新系统还提升了电池盖帽的整体安全性，而且凭借Aurora Vision Studio的适应性，这些安全保障措施正不断变得更加精准、高效。 

该系统中的摄像头是由ID工程公司为TAS量身定制的，ID工程公司是一家具备机器视觉专业能力的斑马注册工业自动化系统集成商。这些摄像头被巧妙地安置在相应位置，以便对每个零部件进行扫描，检测诸如涂层不均、表面划痕以及激光打标问题等可能存在的缺陷。

“斑马技术公司的Aurora Vision Studio的主要优势在于，它在同时分析众多有时还很大的图像文件时，开发和执行速度都很快，比我们测试过的其他技术要快得多。”ID 工程公司机器视觉部门负责人迈克尔・萨托（Michael Sartor）说道，“可扩展的斑马系统使用起来很简便，其无代码解决方案能够实现快速开发。除了这项技术本身，我们也很感激斑马技术公司提供的宝贵支持。”

Aurora Vision Studio系统有别于市场上的其他同类产品，它融入了深度学习工具，能够使整个制造流程得以持续改进。它之所以具备这种能力，是通过使用一套全面的数据集进行大量训练来实现的，利用图像对特定类型的缺陷进行识别和分类。此前选定的图像数据集会被标注并输入该系统，该系统能够根据这些信息重新接受训练，以识别新的检测标准，或者针对系统已知的缺陷进行微调。因此，借助深度学习技术，这一图像处理解决方案能够不断地得到开发和完善。

“这一解决方案是深度学习算法如何用于助力确保工业生产中更高质量的一个很好范例，” 斑马技术公司机器视觉副总裁兼总经理多纳托・蒙塔纳里（Donato Montanari）说道，“Aurora Vision Studio及其深度学习附加组件为处理和利用海量数据奠定了基础。这是对未来制造技术的一项重要贡献。”