计算机视觉 CAD 制造

每件制成品都有一个数字计划，通常是用制造软件创建的计算机辅助设计（CAD）模型。这种三维蓝图或三维模型定义了产品的每个表面、孔洞和尺寸。 

工程师用它来设计、测试和准备生产零件。但有时，CAD 模型和成品之间会出现问题。

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例如，零件可能会错位，特征可能会被忽略，生产过程中可能会出现不一致的情况。这些问题都会增加成本并耗费时间。这就是制造商将 CAD 制造与计算机视觉相结合的原因，计算机视觉是人工智能（AI）的一个分支，可让机器解释和分析视觉数据。 

计算机辅助设计（CAD）通过捕捉每个零件的精确结构来提供准确的蓝图，而计算机视觉（Computer Vision）则在此基础上增加了一层视觉智能。它利用摄像头和传感器的数据，在产品开发过程中对零件进行检测、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的数字技术集成到制造业中，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 在现代制造业中的作用

通过智能制造流程制造产品时，首先要在 CAD 中建立一个数字计划。工程师使用 CAD 定义每个细节，确保优化设计，实现高效生产。从快速成型制造到最终装配，所有后续流程都依赖于 CAD 数据的准确性。 

计算机辅助设计（CAD）模型制作完成后，就会传给计算机辅助制造（CAM）软件。CAM 解决方案通过生成刀具路径（定义切削刀具的精确运动）和 G 代码（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）机器和其他自动化工具上，由它们对原材料进行切割、钻孔和成型，从而制造出与原始 CAD 设计相匹配的零件。

CAD 模型还可用于运行模拟、测试不同的加工操作，并为车间机械师提供质量保证支持。有趣的是，CAD 设计数据甚至可以直接发送到3D 打印设备，用于快速原型或短期制造。 

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将计算机视觉引入 CAD 工作流程

CAD 为设计提供了基础。但要将设计转化为精确的实物产品，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。

Ultralytics YOLO11等计算机视觉模型支持基本的视觉任务，如对象检测（在图像中识别和定位项目）和实例分割（通过标记每个像素来分离单个对象）。这些功能可帮助制造商监控生产、检测缺陷并确保整个流程的质量。

接下来，让我们来详细了解一下不同制造阶段的工作原理。 

从物理到数字：扫描到 CAD 和逆向工程

从零开始创建 CAD 模型需要时间。尤其是在处理传统系统或没有预先存在的数字设计的定制组件时，速度会更慢。扫描到 CAD 等技术可以加快将实物转换为数字 CAD 模型的过程。 

三维扫描设备可与计算机视觉结合使用，捕捉部件的形状、特征和尺寸。然后，扫描到 CAD 系统可以识别表面、孔和边缘，并自动将其转换为 CAD 几何图形。 

这加快了设计迭代，实现了可 3D 打印模型的创建，并为机械师提供了灵活的 CAM 原型选择。在逆向工程方面，扫描到 CAD 尤其具有影响力，因为在逆向工程中，必须将现有的物理零件数字化，以便重新设计或复制。

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数字与物理的融合：装配中的 AR 和视觉

在生产车间，即使是很小的装配错误也可能演变成重大的质量问题，尤其是在汽车等行业。为了解决这些问题，制造商正在使用增强现实（AR）和计算机视觉来指导装配。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示，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部件的位置和方向。如果某个部件缺失或错位，系统会标记该问题，并在技术人员的 AR 头显上叠加纠正指导。这样，团队就能立即发现错误，并在车间保持稳定的质量。

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，准确显示每个螺钉、把手和部件的位置。这样就能确保每个部件都按照正确的位置和顺序安装。

闭环：CAD 驱动的质量保证

产品制造完成后，下一步就是确保其与原始 CAD 设计相匹配。计算机视觉解决方案可将制造的产品与其 CAD 设计进行比较，从而实现这一检测过程的自动化。

视觉系统使用物体检测、分割和姿态估计等技术来评估形状、尺寸、位置和表面质量。这些检查可作为质量控制的一部分在生产过程中进行，使团队能够在不停止生产线的情况下发现问题。

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特别是像 YOLO11 这样的计算机视觉模型，通过实时检测缺失特征或表面缺陷，使这成为可能。与 CAD 集成后，基于视觉的质量检查可以将成品与设计规格进行比较，在包装或运输前发现错误。

计算机视觉在 CAD 驱动的制造中的应用

既然我们已经对 CAD 工作流程和使用计算机视觉进行基于 CAD 的制造有了更深入的了解，那就让我们来仔细看看一些现实世界中的应用吧。

汽车和航空航天领域的自动质量检测

在制造汽车和飞机时，包括螺母、螺栓、铆钉等在内的每个部件的位置都需要精确。手工操作有很多局限性，比如人为误差和延误。 

例如，飞机机身上一颗错位的铆钉就可能危及结构完整性，而在汽车制造中，一个安装不正确的传感器或支架就可能导致系统故障或召回。

一个很好的解决方案是利用视觉人工智能实现质量检测自动化。这些系统使用摄像头、传感器和人工智能来发现缺陷、测量零件并仔细检查零件的正确位置，从而使生产更快、更准确、更安全。

用于精密精加工的视觉引导机器人技术

同样，打磨、抛光或修边等工作也需要很高的精度。手动执行这些任务有时会造成缺陷，日后修复的成本会很高。 

使用视觉引导机器人可以减少产生此类缺陷的几率。这些机器人使用 3D 视觉技术扫描零件，并将其与 CAD 模型进行比较。然后，根据比较结果执行精确的精加工操作。 

例如，如果一个铸件有多余的材料，机器人就能根据零件的 CAD 设计，准确地知道多余材料的位置和修剪量。这些设置通常依赖于精确的 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，即使是最复杂的零件，制造商也能始终保持较高的质量。这些工作流程不仅能提高质量，还能使批量生产更加可靠。

基于 AR 的航空航天装配验证

在航空航天领域，修复装配错误既费钱又费时。为了防止出现装配错误，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，诺斯罗普-格鲁曼公司（Northrop Grumman）是全球航空航天和国防技术的领导者，它使用 AR 头戴式设备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射到实体航天器上。组件和说明会准确地显示在需要的位置，而且当技术人员移动时，覆盖层会保持对齐。这种实时指导加快了装配速度，大大减少了昂贵的返工。

将计算机视觉与 CAD 相结合的优势

以下是将视觉人工智能与 CAD 工作流程集成的一些优势： 

• 更快 产品设计:利用计算机视觉技术，制造商可以快速实现部件数字化。这些系统利用自动识别和三维扫描取代人工建模，优化并加速 CAD 模型的创建。

• 提高制造精度：计算机视觉系统可实时检测错位、表面缺陷或特征缺失等问题，从而提高缺陷检测和整体精度。

• 提高生产率和培训：由深度学习驱动的视觉人工智能系统利用 CAD 叠加和 AR 工具提供实时指导。这缩短了新操作员的培训时间。

挑战和考虑因素

尽管计算机视觉在 CAD-CAM 制造中大有裨益，但在实施过程中仍有一些挑战需要考虑。以下是几个需要注意的关键因素： 

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

• 可扩展性和成本：先进的计算机视觉工具、三维扫描仪和边缘设备通常价格昂贵。在多条生产线或多个站点进行扩展可能需要前期投资。

• 与传统系统集成：将计算机视觉和计算机辅助设计与旧式制造系统集成不仅具有挑战性，而且往往成本高昂。

主要收获 

计算机视觉正在重新定义 CAD 在制造中的作用，实现更智能的检查和无缝的设计到生产周期。过去需要数小时的人工检查，现在可以实时完成，从而减少了错误，并为团队提供了更强的控制能力。随着人工智能视觉技术成为现代 CAD/CAM 系统的核心组成部分，制造业正朝着数据驱动、设计主导的方向转变。 

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