计算机视觉中的 CAD 制造

每件制造的产品都始于一份数字计划，通常是使用制造软件创建的计算机辅助设计 (CAD) 模型。这个 3D 蓝图或 3D 模型定义了产品的每一个表面、孔洞和尺寸。

工程师使用它来设计、测试并为生产准备零件。但有时，CAD 模型与成品之间会出现问题。

图 1. 汽车行业中 3D CAD 模型的使用示例。(Source)

例如，零件可能会错位，特征可能会被忽略，生产过程中也可能会出现不一致的情况。这些问题会增加成本且耗费时间。这就是为什么制造商正在将 CAD 制造与计算机视觉结合起来，后者是人工智能（AI）的一个分支，使机器能够解释和分析视觉数据。

虽然 CAD 通过捕获每个零件的精确结构来提供准确的蓝图，但计算机视觉在其之上增加了一层视觉智能。它利用来自摄像头和传感器的数据，在产品开发过程中对零件进行检查、验证和跟踪。

作为向工业 4.0 转型的一部分，CAD 和计算机视觉系统可以共同简化关键工作流程并支持智能制造。工业 4.0 将人工智能和自动化等先进数字技术整合到制造中，以创建更可靠、更高效的系统。

在本文中，我们将探讨 CAD 和计算机视觉如何缩小设计与执行之间的差距。让我们开始吧！

CAD 在现代制造中的作用#

当通过智能制造流程创建产品时，它始于在 CAD 中构建的数字计划。工程师使用 CAD 来定义每个细节，并确保设计针对高效生产进行了优化。从增材制造到最终装配，所有后续流程都依赖于 CAD 数据的准确性。

一旦创建了 CAD 模型，它们就会被传送到计算机辅助制造 (CAM) 软件中。CAM 解决方案通过生成刀具路径（定义切削刀具的确切运动）和 G-code（机器执行这些运动所使用的编程语言）将数字设计转化为生产指令。然后，这些指令被发送到计算机数控 (CNC) 机床和其他自动化工具，它们切割、钻孔并塑造原材料，以制造出符合原始 CAD 设计的零件。

CAD 模型还可用于运行模拟、测试不同的加工操作，以及支持车间机械师的质量保证。有趣的是，CAD 设计数据甚至可以直接发送到3D 打印装置中，用于快速原型制作或小批量制造。

图 2. 为 3D 打印机准备的 CAD 模型 (Source)

将计算机视觉引入 CAD 工作流程#

CAD 为设计奠定了基础。但要将该设计转化为精确的物理产品，制造商需要来自工厂车间的实时反馈。这就是计算机视觉发挥关键作用的地方。

诸如 Ultralytics YOLO11 之类的计算机视觉模型支持基本的视觉任务，例如识别和定位图像中物品的目标检测，以及通过标记每个像素来分离单个对象的实例分割。这些功能帮助制造商监控生产、检测缺陷并在整个过程中确保质量。

接下来，让我们仔细看看这在制造的不同阶段是如何工作的。

从物理到数字：扫描到 CAD 与逆向工程#

从零开始创建 CAD 模型需要时间。在使用没有预先存在数字设计的遗留系统或定制组件时，速度尤其慢。像扫描到 CAD (scan-to-CAD) 这样的技术可以加速将物理对象转换为数字 CAD 模型的过程。

3D 扫描设备可以与计算机视觉一起使用，以捕获组件的形状、特征和尺寸。然后，扫描到 CAD 系统可以识别表面、孔洞和边缘，自动将其转换为 CAD 几何图形。

这加速了设计迭代，实现了 3D 可打印模型的创建，并为机械师提供了用于原型设计的灵活 CAM 选项。当涉及到逆向工程时，扫描到 CAD 尤其有效，在逆向工程中，必须对现有的物理零件进行数字化以便进行重新设计或复制。

图 3. 3D 扫描设备可以扫描物体以创建数字模型。

融合数字与物理：装配中的 AR 和视觉#

在制造车间，即使是小的装配错误也可能演变成重大的质量问题，特别是在汽车等行业。为了解决此类问题，制造商正在使用增强现实 (AR) 和计算机视觉来引导装配。AR 将数字信息叠加到现实世界的视图上，帮助工人遵循精确的指令，而无需切换到单独的屏幕或手册。

计算机视觉系统可以实时跟踪每个组件的位置和方向。如果零件缺失或未对齐，系统会标记该问题，并将纠正指南叠加到技术人员的 AR 头戴设备上。这使团队能够立即发现错误并保持车间的一致质量。

例如，在汽车装配中，AR 可以将基于 CAD 的车门布局投影到物理框架上，准确显示每个螺丝、把手和组件应放置的位置。这确保了每个零件都安装在正确的位置和顺序中。

闭环：CAD 驱动的质量保证#

产品制造完成后，下一步是确保它符合原始 CAD 设计。计算机视觉解决方案可以通过将制成品与其 CAD 设计进行比较来自动化此检查过程。

视觉系统使用目标检测、分割和姿态估计等技术来评估形状、尺寸、放置位置和表面质量。这些检查可以在生产过程中作为质量控制的一部分进行，使团队无需停止生产线即可发现问题。

图 4. 对组件进行 3D 扫描以进行精确检查的示例。

特别是，像 YOLO11 这样的计算机视觉模型可以通过实时检测缺失特征或表面缺陷来实现这一点。当与 CAD 集成时，基于视觉的质量检查可以将成品与设计规范进行比较，在打包或发货前发现错误。

计算机视觉在 CAD 驱动制造中的应用#

现在我们对 CAD 工作流程和使用计算机视觉的基于 CAD 的制造有了更好的了解，让我们仔细看看一些实际应用。

汽车和航空航天领域的自动化质量检查#

制造汽车和飞机时，每个零件（包括螺母、螺栓、铆钉等）的放置位置都需要精确。手动执行这些操作有很多局限性，例如人为错误和延迟。

例如，飞机机身上的单个未对齐铆钉可能会损害结构完整性，而在汽车制造中，安装不正确的传感器或支架可能会导致系统故障或召回。

一个很好的解决方案是使用 Vision AI 自动化质量检查。这些系统使用摄像头、传感器和 AI 来发现缺陷、测量零件并仔细检查零件放置位置是否正确，从而使生产更快、更准确且更安全。

用于精密精加工的视觉引导机器人#

同样，研磨、抛光或修整等任务需要高精度。手动执行这些任务有时会导致以后修复成本高昂的缺陷。

使用视觉引导机器人可以减少产生此类缺陷的可能性。这些机器人使用 3D 视觉扫描零件并将其与 CAD 模型进行比较。然后，它根据比较结果精确执行精加工操作。

例如，如果铸件有多余的材料，机器人会根据零件的 CAD 设计确切地知道它在哪里以及修剪多少。这些设置通常依赖于准确的 CAM 编程，熟练的程序员会根据 CAD 数据优化加工过程和机器人运动。

通过将 CAD CAM 工作流程与 Vision AI 相结合，制造商可以始终如一地为即使是最复杂的零件保持更高的质量。这些工作流程不仅提高了质量，而且使大规模生产更加可靠。

航空航天中基于 AR 的装配验证#

修复航空航天领域的装配错误既昂贵又耗时。为了防止这些错误，许多航空航天公司正在采用与计算机视觉和 CAD 模型集成的增强现实系统。

例如，全球航空航天和国防技术领导者 Northrop Grumman 使用 AR 头显来协助组装卫星等复杂系统。他们利用 CAD/CAM 软件创建全尺寸数字模型，然后在建造过程中将其投影到实体航天器上。组件和说明会准确出现在需要的位置，并且当技术人员四处移动时，覆盖层会保持对齐。这种实时引导加速了装配并显著减少了成本高昂的返工。

将计算机视觉与 CAD 集成的优势#

以下是将 Vision AI 与 CAD 工作流程集成的部分优势：

• 更快的产品设计：借助计算机视觉，制造商可以快速数字化组件。这些系统使用自动识别和 3D 扫描来取代手动建模，从而优化和加速 CAD 模型的创建。

• 更高的制造精度：计算机视觉系统实时检测未对齐、表面缺陷或缺失特征等问题，从而改进缺陷检测和整体精度。

• 提高生产力和培训：由深度学习驱动的 Vision AI 系统使用 CAD 覆盖图和 AR 工具提供实时指导。这缩短了新操作员的培训时间。

挑战与注意事项#

尽管计算机视觉在 CAD-CAM 制造中具有优势，但仍有一些实施挑战需要考虑。以下是需要牢记的几个关键因素：

• 数据和模型复杂性：计算机视觉系统依赖于大量高质量数据。没有干净的数据，性能可能会下降。

• 可扩展性和成本：先进的计算机视觉工具、3D 扫描仪和边缘设备通常很昂贵。在多条生产线或站点上进行扩展可能需要前期投资。

• 与遗留系统的集成：将计算机视觉和 CAD 与旧的制造系统集成可能具有挑战性，并且通常很昂贵。

关键要点#

计算机视觉正在重新定义 CAD 在制造业中的作用，实现更智能的检查和无缝的设计到生产周期。曾经需要数小时人工检查的工作现在可以实时完成——减少错误并使团队获得更大的控制权。制造业正在转向数据驱动、设计主导的运营，Vision AI 正成为现代 CAD/CAM 系统的核心组件。

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