1. کنترل کیفیت و بازرسی تولید:

a. بازرسی قطعات: بینایی ماشین به وسیله دوربین‌های با رزولوشن بالا و الگوریتم‌های تحلیل تصویر، می‌تواند به طور خودکار نقص‌های ظاهری و ساختاری قطعات خودرو را شناسایی کند. این شامل تشخیص ترک‌ها، خراش‌ها، و تغییرات رنگ است. فناوری‌هایی مانند نقاط کد شده و الگوریتم‌های تشخیص الگو برای شناسایی و ارزیابی عیوب استفاده می‌شوند.

b. اندازه‌گیری دقیق: با استفاده از تکنیک‌های بینایی سه‌بعدی و استریو ویژن، می‌توان ابعاد قطعات را با دقت میکرونی اندازه‌گیری کرد. این امر به تأمین انطباق دقیق قطعات با استانداردهای طراحی کمک می‌کند و نیاز به بازرسی‌های دستی را کاهش می‌دهد.

2. مونتاژ و اتوماسیون:

a. راهنمایی ربات‌ها: بینایی ماشین به ربات‌های صنعتی این امکان را می‌دهد تا موقعیت و جهت قطعات را شناسایی کرده و آنها را با دقت بالا مونتاژ کنند. سیستم‌های بینایی مبتنی بر یادگیری عمیق (Deep Learning) برای تشخیص و تطبیق قطعات استفاده می‌شوند.

b. تشخیص موقعیت و جهت: برای بهبود دقت مونتاژ، از الگوریتم‌های تطبیق الگو و تحلیل حرکت استفاده می‌شود تا موقعیت و جهت قطعات در زمان واقعی بررسی شود. این سیستم‌ها قادر به شناسایی موقعیت‌های اشتباه و اصلاح آنها هستند.

3. تست و ارزیابی نهایی:

a. بازرسی نهایی خودروها: بینایی ماشین در بازرسی نهایی خودروها برای بررسی پارامترهایی مانند وضعیت رنگ، تراز درب‌ها و پنجره‌ها، و وضعیت چراغ‌ها استفاده می‌شود. الگوریتم‌های تحلیل تصویر و شناخت اشیا برای شناسایی نواقص بصری و عملکردی به کار می‌روند.

b. شناسایی نواقص پنهان: با استفاده از تکنیک‌های تصویربرداری حرارتی و سنجش تصویری لیزری، می‌توان نواقص پنهان مانند اتصالات نامناسب یا نقص‌های داخلی را شناسایی کرد که با چشم غیرمسلح قابل مشاهده نیستند.

4. سیستم‌های رانندگی خودران:

a. تشخیص موانع و علائم: سیستم‌های رانندگی خودران از دوربین‌های چندگانه و الگوریتم‌های پردازش تصویر برای شناسایی موانع، علائم راهنمایی و رانندگی، و دیگر خودروها استفاده می‌کنند. الگوریتم‌های تشخیص شیء (Object Detection) و تشخیص علائم راهنمایی (Traffic Sign Recognition) در این زمینه به کار می‌روند.

b. ناوبری و تصمیم‌گیری: بینایی ماشین به کمک الگوریتم‌های فیوژن داده (Data Fusion) و یادگیری ماشین (Machine Learning) به خودروها امکان می‌دهد تا تصمیمات بهینه برای حرکت و ناوبری را اتخاذ کنند. این شامل تحلیل داده‌های بصری برای تعیین مسیرهای بهینه و پیش‌بینی رفتارهای ترافیکی است.

5. تعمیر و نگهداری پیش‌بینانه:

a. شناسایی علائم اولیه خرابی: بینایی ماشین در سیستم‌های نظارت بر وضعیت خودرو برای شناسایی علائم اولیه خرابی‌ها و نیاز به تعمیرات پیش‌بینی‌شده استفاده می‌شود. تحلیل تصویری تغییرات تدریجی و تشخیص الگوهای ناهنجاری به شناسایی مشکلات قبل از تبدیل شدن به خرابی‌های جدی کمک می‌کند.

مزایا و چالش‌ها:

مزایا:

• افزایش دقت و کارآیی: بینایی ماشین به بهبود دقت و سرعت فرآیندهای تولید کمک می‌کند و نیاز به بررسی‌های دستی را کاهش می‌دهد.
• کاهش هزینه‌ها: با شناسایی زودهنگام عیوب و بهینه‌سازی فرآیندها، هزینه‌های تولید و تعمیرات کاهش می‌یابد.
• بهبود ایمنی: سیستم‌های بینایی ماشین در خودروهای خودران و سیستم‌های کمک راننده باعث افزایش ایمنی رانندگی و کاهش تصادفات می‌شوند.

چالش‌ها:

• پیچیدگی فناوری: توسعه و پیاده‌سازی سیستم‌های بینایی ماشین نیازمند تخصص‌های فنی و هزینه‌های بالا است.
• پردازش داده‌های حجیم: پردازش و تحلیل داده‌های بصری در زمان واقعی نیازمند قدرت پردازشی بالا و الگوریتم‌های بهینه است.

بینایی ماشین به طور قابل توجهی به تحول صنعت خودروسازی کمک کرده و به افزایش کارآیی، کیفیت، و ایمنی خودروها کمک می‌کند. با پیشرفت‌های بیشتر در زمینه یادگیری عمیق و پردازش تصویر، این فناوری احتمالاً نقش بیشتری در آینده ایفا خواهد کرد.