2024年
《重庆新闻联播》曾将镜头
聚焦在
· 赛力斯超级工厂 · 总装车间 ·
一条快速运转的
底盘生产线
产线上
底盘检测的技术难题
被记者形容为
“黑中找黑”的高难度挑战

两年磨一剑

近日
这项用于
汽车底盘检测的专利技术

正式获批
国家发明专利
（专利号：ZL202310553705.5）

- 发明专利证书 -
多年来行业内束手无策的检测难题，是如何通过“光+AI”技术彻底化解的？答案就藏在这项专利中。
汽车总装车间，黑色零件装配在同样深色的底盘部件上。两者颜色趋同不好分辨，在产线高速运转的情况下，人眼更是难以捕捉。

过去，传统视觉检测高度依赖灰度对比，在装配材料本身具备强吸光性的情况下，检测结果常发生误判。为此，中科摇橹船并未局限于光场与算法，而是主动从物理层面“创造”出可被计算识别的特征差异。
01
多光谱复合光场

放弃常规的环形光或同轴光照明。中科摇橹船团队深入分析了底盘上黑色零件与黑色金属/塑料在微观表面结构、光谱吸收率、反射特性上的物理差异，并为此定制了多角度、多光谱的复合照明系统。
这束“特殊的光”，让原本“隐身”的零件在图像中呈现出独特纹理或微弱亮度梯度，形成了可计算可识别的特征。
02
多尺度特征增强算法
在优化光场的基础上，团队还跳出传统图像处理对像素灰度的依赖，在专利中引入了多尺度特征增强算法，为检测结果上了“双保险”。

系统能够同步分析目标的局部纹理、边缘梯度、形状轮廓等多维度特征，将目标与背景的差异性进行非线性增强与分离，为最终决策构建出清晰的特征“画像”。
03
轻量级神经网络决策

通过前两个步骤，系统滤除掉大部分干扰，剩下足够纯净的信号。后期，只需一个轻量级AI就能快速且准确地做出判断。

应用这项专利技术的系统，不用依赖复杂的模型和海量数据，就能保持超高精度检测，同时跑得更快、功耗更低、运行更稳。
截至目前
系统已稳定服务超过两年
复制到多个工业场景
核心性能指标得到充分验证
对灰尘、光照波动等常见信号干扰
表现出超强抗性
中科摇橹船的 “光场设计+特征增强+轻量AI”技术框架，正在系统性地攻克一系列类似的检测难题。

汽车制造中充斥着大量“小、黑、暗、散”的零件，这项专利技术为此类零件的100%在线全检提供了一套标准化、可复制、可迁移的智能感知解决方案。


从硬币大小的黑色零件出发，中科摇橹船通过深入理解物理世界的光学本质，系统性地拓展了智能感知的边界，为制造业迈向全流程智检时代提供了一套经过产线验证的成熟技术路径。