在人工智能与工业4.0浪潮的推动下，汽车产业正经历百年未有的技术变革。从传统制造到智能网联，从人工操作到机器自主决策，技术革新不仅重塑着汽车的功能与形态，更重新定义着人类对出行方式的想象。作为人工智能核心分支之一的机器视觉技术，凭借其精准的感知能力与高效的决策优势，已成为汽车领域智能化转型的关键驱动力。作为亚太地区机器视觉产业的风向标盛会，VisionChina2026（上海）机器视觉展汇聚视觉技术、核心部件与解决方案提供商，连接汽车制造、零部件供应生态链，是机器视觉企业开拓汽车蓝海市场、展示创新实力的首选平台。
本文将聚焦机器视觉技术在汽车产业中的创新应用，系统梳理其在生产制造、质量检测及智能驾驶等环节的突破性实践。通过分析视觉传感器、深度学习算法与边缘计算等技术的融合路径，揭示机器视觉如何助力汽车行业实现降本增效、安全升级与体验革新。
01，应用场景: 缺陷检测
从零部件生产到整车下线，机器视觉贯穿于新能源汽车制造的每一个环节，构建起立体化的质量监控网络。
图源：VisionChina(上海)机器视觉展
零部件精密检测
在电机、电控系统等核心部件生产中，视觉系统可检测0.1mm级的表面划痕或装配偏差。某新能源车企的转子检测线，通过高速相机与AI算法的配合，每分钟可完成120个零件的缺陷筛查，漏检率低于0.01%。
整车外观的智能巡检
无人机搭载深度学习算法，可自动识别车身200余种常见缺陷。某新能源车企4S店已部署移动视觉检测平台，通过手持式三维扫描仪生成数字化报告，维修效率提升60%。
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奥普特
标准光源系列
机器视觉系统的性能根基在于图像采集与处理环节，系统所有信息均源自图像数据，因此图像质量成为决定视觉系统效能的关键因素。优质图像不仅能够显著降低图像处理算法的复杂度，更可提升系统检测精度与运行稳定性，而这一切都依赖于科学合理的照明方案设计。
奥普特标准光源系列在汽车制造领域扮演着核心角色，其产品体系根据光源形状与照射方向可分为：条光、环光、面光、组合光、同轴光、球积分光、远心光、结构光等，适用于零配件缺陷检测、卡扣表面字符检测、按键字符缺陷检测等场景。
相关产品
- 同轴光源OPT-CO200-W——零配件缺陷检测
测量各部件的间距。选用同轴光，光线垂直照射在金属片表面，使金属片表面获得均匀照明，突显出锐利的边缘效果。
实物图
效果图
- 球积分光源OPT-RID100-W——雨刷检测
检测汽车雨刷尺寸，安装定位。选用球积分光源，有效消除表面不平造成的干扰，从而达到均匀照明的效果，使整个轮廓更加明显，检测精度更高。
实物图
效果图
- 球积分光源OPT-RID80-W——按键字符缺陷检测
选用高均匀性的球积分光源，光照均匀，准确检测按键字符多雕、未雕干净、重影、偏位、气泡、发黄等缺陷。
基恩士
全自动扫描3D视觉系统LJ-S8000
汽车车门组装是整车装配中的核心环节，其定位精度直接影响车门的密封性、外观美观度及整车性能（如风噪、防水性）。传统检测方法依赖人工目视或接触式测量，效率低、精度波动大，且难以适应多品种混产需求。基恩士LJ-S8000系列全自动扫描3D视觉系统通过飞扫激光技术与高精度3D数据捕捉，为车门组装提供了智能化、高稳定的解决方案，实现了“单车辆个性化调整”的精准装配。
技术实现
1、基准特征定义
在车门与车身设计阶段，预先定义关键基准特征（如定位孔、边缘线、标记点等），这些特征需满足唯一性（避免误识别）和稳定性（不受环境干扰）。
2、飞扫激光扫描
采用激光线投影+高速相机同步捕捉的方式，激光线以“扫描”方式覆盖检测区域，相机实时采集激光线的变形（因物体表面高度变化），无需机械移动机构即可完成大面积扫描。
3、3D数据重建与坐标匹配
系统将扫描得到的激光线变形数据转化为高密度点云（点间距最小5µm），通过算法提取基准特征的3D坐标（如孔位中心、边缘线位置）；
将车门与车身的基准特征坐标匹配到同一车辆坐标系，计算两者相对位置偏差（如X/Y/Z轴位移、旋转角度）。
LJ-S8000系列-汽车车门组装位置检测
图源：基恩士
4、机械手动态调整
将偏差数据实时反馈至组装机械手，机械手根据计算结果调整车门位置（如平移、旋转），确保安装后间隙、面差符合设计要求。
02，应用场景: 车载视觉
机器视觉技术在车载视觉领域的应用是自动驾驶、智能座舱和车辆安全的核心支撑，通过摄像头、传感器与算法的融合，实现对车辆周围环境、驾驶员状态及车内交互的精准感知与决策。
环境感知是自动驾驶的基础，机器视觉通过多模态摄像头+算法实现对道路、交通参与者及动态物体的精准识别，支撑L2+及以上级别自动驾驶功能（如自适应巡航、自动变道、城市NOA）。
关键技术
摄像头类型：前视（单目/双目/三目）、侧视（鱼眼）、后视、环视（360°全景），覆盖不同距离与角度
算法模型：基于CNN（卷积神经网络）的目标检测（如YOLO、Faster R-CNN）、语义分割（识别车道线、可行驶区域）、深度估计（单目/双目测距）
传感器融合：与激光雷达（点云）、毫米波雷达（速度/距离）数据融合，提升复杂环境（如雨雾、夜间）下的鲁棒性。
在高级驾驶辅助系统（ADAS）中，机器视觉系统以每秒处理数百帧图像的速度，构建起车辆对环境的立体认知。车道识别系统通过卷积神经网络（CNN）分析路面标线，即使在雨雾天气或标线磨损情况下，仍能保持98%以上的识别准确率。行人检测系统则采用YOLO（You Only Look Once）算法，结合红外摄像头与毫米波雷达数据，实现200米范围内行人的实时追踪与轨迹预测。
案例分享
虹科
门控视觉技术
ADAS技术、自动驾驶技术渐趋日常，但仍存在一些挑战。目前，汽车的视觉感知技术在低能见度条件下存在局限，虹科门控视觉技术能够穿透恶劣天气、黑暗和眩光的影响。虹科门控视觉相机通过动态和可变范围切片从每帧数千次微曝光中产生高对比度图像，并将不同深度的多个范围切片累积到一个清晰的帧中。可以在夜间高速检测小物体，产生高分辨率图像。基于CMOS技术的门控视觉系统可使紧凑型汽车摄像头在任何天气条件下实现可靠的物体检测和道路能见度，例如雨、雪、雾和黑暗环境，提高了车辆传感器套件的可靠性，全天候以及任何天气条件下都能安全驾驶。
方案优势
- 昼夜均可清晰成像
白天和夜晚的驾驶安全水平不应存在差异。然而，由于夜间可视性有限，准确的距离估算变得困难，驾驶员通常更加疲劳，视力也会下降。门控视觉技术通过其卓越的夜间性能，使得昼夜驾驶的安全性趋于一致。
（左图为门控视觉相机在夜晚成像效果，右图为可见光相机在夜晚成像效果）
- 各种恶劣天气下高清成像
自动驾驶汽车不能因为下雨、下雪或大雾等天气状况而停止运行。业务连续性是行业的核心需求之一，恶劣天气是驾驶员需要安全设备和系统来克服人类驾驶员视觉挑战的关键情况。门控视觉 技术能够在恶劣天气条件下有效抑制散射干扰，提供清晰的图像，从而扩大自动驾驶的运行设计域（ODD）。
暴雨天气下成像效果对比（80mm/Hr，左边为可见光图像，右边为门控视觉）
- 超高动态范围
动态范围至关重要。由于亮度在短距离到长距离之间遵循平方反比定律，近距离的目标会比远距离的目标更亮。例如，一个 10 米处的目标会比 100 米处的相同目标亮 100 倍。汽车图像传感器需要能够在不饱和的情况下捕捉到不同距离的目标，并保持合理的信噪比（>5）。此外，在汽车领域，传感器还需要能够应对迎面而来的车灯、类似系统和后向反射器的干扰。
隧道进出口图像对比（左图为高动态可见光相机，右图为门控视觉）
以上图源：虹科
兆龙互连
车载单对以太网
大多数汽车传统串行总线都无法达到 70 MB/s 数据速率。而自动化驾驶必须要在汽车上集成各种传感技术和无线通信技术（包括远中短程雷达、激光雷达、摄像头、超声波传感器和 GPS 等），其网络结构要兼容不同的传输速率和通信协议。在同时使用 LIDAR、RADAR、摄像头和 V2X 通信的情况下，汽车网络需要传输的数据量超过了传统汽车串行总线现有的容量。因此，汽车行业需要“车载单对以太网”的加入，以便使自动驾驶和先进 ADAS 系统成为现实。
与传统的以太网相比，车载单对以太网具有其独特的优势。在汽车自动化系统中，传统（经典）以太网需要两对线才能实现 100 Mbps 的数据传输速率，或者需要四对 CAT 5e 电线才能实现 1 Gbps 的传输速率（其工作频率为 100 MHz；每对都可以发送和接收数据）。而车载单对以太网仅需一对线就可以实现至少 100 Mbps 的数据传输速率。
目前，兆龙可生产车载数据通讯电缆，包括SPE STP，SPE UTP，RTK031，RG174等，可应用于车载以太网、汽车ADAS、360°环视摄像头，倒车影像及信息娱乐系统等。
兆龙车载单对以太网电缆具有以下优势： 已通过 IATF 16949 汽车专用线缆体系认证；可以满足 Open Alliance 联盟的 TC 9 测试；高吞吐量、高抗扰、高速率、低延迟、安全可靠，可实现至少 100 Mbps 的数据传输速率；电缆外径小，灵活轻便，只需“一对双绞线”即可实现以太网数据传输和为终端供电（PoDL）等两大“使命”，可以减少车内布线。
03，应用场景: 电池生产
锂电池是汽车行业电动化转型的核心动力源。全球汽车产业向“电动化”转型，成为锂电池需求激增的核心引擎。
政策推动：各国“碳中和”目标、新能源补贴、双积分政策等，强制或激励车企加速电动化。
市场需求：消费者对环保、低使用成本（电费＜油价）、智能驾驶体验的需求，推动新能源汽车（NEV）渗透率快速提升。
在锂电池生产车间，机器视觉系统以微米级精度守护着电池安全。极片缺陷检测系统采用线扫相机与深度学习算法，能在0.1秒内识别出直径0.05mm的金属颗粒或极片褶皱，检测精度达到99.99%。宁德时代研发的AI视觉质检系统，通过3D成像技术可检测极耳焊接的熔深参数，将焊接不良率从0.3%降至0.05%以下。
凌云光
锂电池检测解决方案
在锂电池制造领域，产品质量的把控至关重要，从方形锂电池外观到隔膜品质，任何一个细微缺陷都可能影响电池性能与安全性，甚至造成巨大经济损失。然而，传统检测手段在面对复杂工况与高精度要求时，常常陷入困境，难以满足实际生产需求。在此背景下，凌云光凭借创新技术带来全新解决方案，其推出的方形锂电池外观检测装备与隔膜高精度智能检测系统等，助力锂电极限制造，筑牢安全防线。
方形锂电池外观检测装备
方壳电池表面划痕、凹陷、脏污、变形等缺陷类型多，异物和气泡很难区分，传统检测手段受限于二维成像技术，需要布局多个检测工位，设备体积庞大，成本高昂，不能批量应用。面对蓝膜包裹、喷涂反光等复杂工况时，往往陷入“看不清、检不全、判不准”的困境。
图源：凌云光
凌云光全新一代方形锂电池外观检测装备，采用最新2.5D成像技术，完美兼容喷涂工艺，包蓝膜工艺，可检出硬质异物、气泡、防爆阀电解液残留、凹坑等，实现外观六面真全检，且设备体积较传统方案大幅缩减，老产线升级同样适配。
性能特点
真省人：六面全检，过检率<1.5%，关键缺陷0漏检。
换型快：已有型号24小时完成换型。
轻量化：占地<7㎡，提高生产线空间利用率。
隔膜高精度智能检测系统
隔膜被称为锂电池“第三极”。一个30um的针孔，就足以使一整卷2000米、价值万元的薄膜降级甚至报废。制程过程任何操作不当或环境中微小杂质都可能导致膜面出现破损、划痕、漏涂等各类缺陷。
图源：凌云光
凌云光FilmHERO2.0隔膜高精度智能检测系统，检测精度可达30um，稳定检出>10DN的缺陷，缺陷分类准确率>99%，自动判定成品卷等级，无需人工介入，判等准确率>99.9%；此外可实现缺陷数据自动分析和统计，实现质量追溯和工艺改善；帮助客户解决隔膜针孔漏检、浅缺陷漏检、假缺陷等痛点问题，助力实现零投诉。
性能特点
精度高：关键缺陷0漏检，30um针孔100%检出。
检测严：稳定检出>10DN的缺陷，单卷超10W+缺陷不卡顿。
分类准：支持30+类缺陷分类，平均分类准确率大于99%。
自判等：自动判定成品卷等级，准确率>99.9%。
结语
｜conclusion
机器视觉是汽车产业智能化转型的“核心引擎”，贯穿制造端与应用端的全链条。未来，随着多模态融合、端到端学习、隐私计算等技术的突破，机器视觉将进一步提升汽车生产效率与使用安全性，推动汽车从“交通工具”向“智能移动空间”全面演进。把握汽车智能化转型的巨大机遇，VisionChina2026（上海）机器视觉展期待与您携手，共同驱动产业未来！
参考资料：
LASER Photonics China
举办地区：上海
开闭馆时间：09:00-18:00
举办地址：上海市浦东新区龙阳路2345号
展览面积：80000㎡
观众数量：94648
举办周期：1年1届
主办单位：LASER Photonics China
