外观总装配置查验AOI视觉系统整机用于汽车总装车间的装配过程查验，通过图像采集、处理与二维码扫描信息进行比对，避免高低配置出现错误，减少返工时间成本，提高智能化生产水平。

产品特点：

随线检测，可与产线上其他系统进行数据交互

根据随车配置清单核对内、外饰有无错漏装，

底盘高低配、缺陷检测

实现总装车间混线生产配置检测

高集成化实现柔性生产的智能化检测

全过程无纸化处理，检测结果推送至APP、PAD端，

返修后支持线上记录，实现数据线上追溯、查询

产品优势

高效性能：通过机器视觉技术和AI算法，能够快速准确地检测汽车外观、内饰、底盘、轮毂的错装漏装情况与车灯、玻璃水喷射器的质量。

灵活性和适应性：可以根据不同型号和款式的汽车进行定制和适配，以满足产线需求，快速调整和适应不同的检测要求。

数据分析和追溯能力：进行实时的错装、漏装检测，收集、记录和分析大量检测数据，用于进行产线的优化、质量改进和故障排查。便于追溯每辆汽车的装配历史和质量数据，更好地管理和控制生产流程。

聪明的生产管理者其实已经跳出了这样的悖论，用简单的逻辑分析问题。就是先保证设备流出的合格品的质量，再处理其余30%的fail产品。这样如果设备实际运行起来，是不是就节省了70%人工检验成本呢？对于其余的30%的fail产品，再通过人工去复核一次。这样也可以留下经验丰富且优秀的检验员，保证后续设备结果的抽检工作。这样的方案在实际生产中很容易操作，也针对性地解决了（难以避免的过检问题）。其实同样的思路，针对（验证方问题），只要保证设备流出的良品良率达到出货标准，再有限度的要求一下过检，就可以模拟实际生产过程，收集以上指标数据。只要达标，就证明该AOI设备是有价值的，是可以有效节省生产成本的。

而针对（产品变脸问题），则需要生产管理者要能够了解AOI设备的运行机制。在我看来这样的产品是不适合导入AOI设备的，这样会导致资源过多的浪费。"产品变脸“大概率是工艺制成不稳定造成的，生产管理者需要仔细评估产线产品的情况，判断其是否具备进行AOI检测条件。而的方法就是不隐瞒事实，与AOI团队进行沟通一起评估，听取专业意见，外观总装配置查验AOI视觉系统整机以免造成资源浪费。