在工业4.0和智能制造浪潮的推动下，机器视觉技术正成为现代制造业质量控制的核心手段。尤其是在汽车零部件制造领域，对产品外观和尺寸的精度要求极高。

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汽车轮毂作为车辆行驶系统中的关键部件，其表面质量、尺寸精度和结构完整性直接影响行车安全与用户体验。传统的人工检测方式效率低、易疲劳、主观性强，难以满足大规模、高一致性的生产需求。而基于AI的机器视觉系统则能够实现自动化、非接触、高精度的实时检测，大幅提升生产效率和品质控制水平。

客户应用需求

某西班牙汽车轮毂制造企业希望引入智能视觉检测系统，实现以下目标：缺陷检测：自动识别轮毂表面的划痕、裂纹、缩孔、掉漆等瑕疵；尺寸测量：精确测量轮毂的孔径、螺栓孔位、偏心距等关键尺寸；实时处理：在生产线上实现毫秒级响应，支持实时分拣与不良品剔除；系统集成：支持多相机同步采集，兼容2D/3D视觉传感器与照明系统。为满足汽车轮毂产线智能化需求，客户对AI视觉控制器提出以下核心要求：

⭐高性能：具备AI算力，支持实时处理多路相机数据并运行深度学习模型。

⭐多相机接入：支持连接多路2D/3D工业相机，稳定采集高清图像。

⭐工业级可靠性：采用无风扇设计，支持12-24V宽压输入，适应-20℃~60℃宽温环境。

⭐ 丰富工业接口：提供隔离I/O、CAN、串口等，便于与PLC、机器人等设备集成。

⭐持续稳定运行：满足7×24小时不间断工作，提升生产效率。

集和诚解决方案

经过测试最终选用了集和诚的BRAV-7120嵌入式AI边缘计算设备，成为汽车轮毂生产线智能化外观检测的理想解决方案。

BRAV-7120基于NVIDIA Jetson Orin Nano平台打造，具备20至67 TOPS的强劲AI算力。提供丰富接口资源（2*LAN, 4*USB, 2*COM, 2*CAN)，根据不同项目可连接 2–3 个 2D/3D 相机，传感器，照明及光学元件等，实时采集高清图像并进行智能分析。通过集成先进的深度学习算法，系统能够精准识别轮毂表面的划痕、裂纹、缩孔、掉漆等多种缺陷，同步完成关键尺寸测量与误差判断，有效提升检测精度与一致性。同时，其支持4路GMSL或MIPI CSI相机扩展、多路隔离IO和通信接口，可灵活对接传感器、PLC及外围执行机构，满足复杂工业现场的系统集成需求。

另外BRAV-7120具备DC 9-36V宽压输入、无风扇宽温操作（-20℃~60℃）和多项隔离保护，适应生产现场电压波动与电磁干扰环境，保证系统7×24小时连续稳定运行。结合客户预装的AI视觉检测软件，实现从图像采集、模型推理到结果输出的端到端低延时处理，并可无缝集成至产线现场MES或质量管理平台，最终帮助客户实现高效率、高可靠、全自动的轮毂质量检测与分拣流程。

集和诚BRAV-7120凭借其强大的AI算力、丰富的接口资源与工业级可靠性，为汽车轮毂制造行业提供了高性价比、高可靠性的机器视觉解决方案。未来，集和诚将继续深耕智能制造、智慧交通、物流检测等领域，助力更多企业实现智能化升级。

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