计算机视觉中的 CAD 制造

每件制成品都始于一个数字计划，通常是使用制造软件创建的计算机辅助设计 (CAD) 模型。这种 3D 蓝图或 3D 模型定义了产品的每个表面、孔和尺寸。 

工程师使用它来设计、测试和准备用于生产的零件。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，并且在生产过程中可能会出现不一致的情况。 这些问题会导致成本增加，并且可能非常耗时。 这就是为什么制造商将 CAD 制造与计算机视觉（人工智能 (AI) 的一个分支，使机器能够解释和分析视觉数据）相结合的原因。 

CAD 通过捕获每个零件的精确结构来提供准确的蓝图，而计算机视觉在其之上增加了一个可视化的智能层。它使用来自摄像头和传感器的数据来检查、验证和跟踪产品开发过程中的零件。 

CAD和计算机视觉系统共同可以简化关键工作流程，并支持智能制造，作为向工业4.0转变的一部分。工业4.0将先进的数字技术（如人工智能和自动化）集成到制造业中，以创建更可靠和高效的系统。 

在本文中，我们将探讨 CAD 和计算机视觉如何弥合设计和执行之间的差距。让我们开始吧！

CAD 在现代制造业中的作用

当产品通过智能制造流程创建时，它从 CAD 中构建的数字计划开始。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。从增材制造到最终组装，所有后续流程都依赖于 CAD 数据的准确性。 

创建 CAD 模型后，它们会被传递到计算机辅助制造 (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（机器用来执行这些运动的编程语言）将数字设计转换为生产指令。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，这些工具切割、钻孔和塑造原材料，以创建与原始 CAD 设计相匹配的零件。

CAD 模型还可用于运行仿真、测试不同的加工操作，并为车间里的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 打印装置，以实现快速原型设计或小批量生产。 

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将计算机视觉引入 CAD 工作流程

CAD 为设计奠定了基础。但是，为了将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。这正是计算机视觉发挥关键作用的地方。

诸如 Ultralytics YOLO11 等计算机视觉模型支持基本的视觉任务，例如物体检测（识别和定位图像中的物体）和实例分割（通过标记每个像素来分离单个物体）。这些功能可帮助制造商监控生产、检测缺陷并确保整个过程的质量。

接下来，让我们仔细了解它在不同的制造阶段是如何运作的。 

从物理到数字：扫描到 CAD 和逆向工程

从头开始创建 CAD 模型需要时间。当使用没有预先存在的数字设计的旧系统或自定义组件时，速度尤其慢。像扫描到 CAD 这样的技术可以加快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结合使用，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、孔和边缘，并自动将其转换为CAD几何图形。 

这加速了设计迭代，实现了 3D 打印模型的设计，并为机械师提供了灵活的 CAM 选项来进行原型设计。“扫描到 CAD”在逆向工程方面尤其有效，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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融合数字与物理：AR 和视觉在装配中的应用

在制造车间，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组件的位置和方向。如果零件缺失或未对准，系统会标记问题，并将纠正指导叠加到技术人员的AR头显上。这使团队能够立即发现错误，并在车间保持一致的质量。

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，准确地显示每个螺钉、把手和组件应放置的位置。这确保每个零件都以正确的顺序安装在正确的位置。

闭环：CAD 驱动的质量保证

产品制造完成后，下一步是确保它与原始 CAD 设计相符。计算机视觉解决方案可以通过将制造的产品与其 CAD 设计进行比较来自动执行此检查过程。

视觉系统使用诸如目标检测、分割和姿态估计等技术来评估形状、尺寸、位置和表面质量。这些检查可以在生产过程中作为质量控制的一部分运行，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可以通过实时检测缺失的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，在包装或运输前发现错误。

计算机视觉在 CAD 驱动的制造业中的应用

现在我们对CAD工作流程和基于计算机视觉的CAD制造有了更好的了解，接下来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测

在制造汽车和飞机时，包括螺母、螺栓、铆钉等在内的每个零件的放置都需要精确。 手动操作有许多限制，例如人为错误和延误。 

例如，飞机机身上一个铆钉错位可能会损害结构完整性，而在汽车制造中，传感器或支架安装不正确可能会导致系统故障或召回。

一个很好的解决方案是使用视觉 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的正确放置，从而使生产更快、更准确、更安全。

用于精密加工的视觉引导机器人

同样，诸如研磨、抛光或修剪之类的任务需要很高的精度。手动执行这些任务有时会导致缺陷，以后修复这些缺陷可能会很昂贵。 

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地执行精加工操作。 

例如，如果铸件有多余材料，机器人可以根据零件的 CAD 设计准确地知道其位置以及需要修剪多少。 这些设置通常依赖于精确的 CAM 编程，其中熟练的程序员根据 CAD 数据优化加工过程和机器人运动。

通过将 CAD CAM 工作流程与视觉 AI 相结合，制造商可以始终如一地保持更高质量，即使是最复杂的零件也是如此。这些工作流程不仅提高了质量，还使大规模生产更加可靠。

航空航天中基于AR的装配验证

修复航空航天中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 诺斯罗普·格鲁曼公司 使用 AR 头显来协助组装像卫星这样的复杂系统。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物理航天器上。组件和说明会准确地出现在需要的位置，并且当技术人员移动时，叠加层会保持对齐。这种实时指导加快了组装速度，并大大减少了代价高昂的返工。

将计算机视觉与 CAD 集成的优势

以下是将视觉 AI 与 CAD 工作流程集成的一些好处： 

• 更快的产品设计：通过计算机视觉，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，从而优化并加速 CAD 模型的创建。

• 更高的制造精度： 计算机视觉系统可以实时检测未对准、表面缺陷或缺失特征等问题，从而提高缺陷检测和整体精度。

• 提高生产力和培训效率: 由深度学习驱动的视觉 AI 系统使用 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。

挑战与考量

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。以下是一些需要牢记的关键因素： 

• 数据和模型复杂性：计算机视觉系统依赖于大量的高质量数据。 如果没有干净的数据，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价格昂贵。在多条生产线或多个站点上扩展它们可能需要前期投资。

• 与遗留系统集成：将计算机视觉和CAD与旧的制造系统集成可能具有挑战性，而且通常成本很高。

主要要点 

计算机视觉正在重新定义 CAD 在制造业中的作用，从而实现更智能的检测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，并使团队能够更好地进行控制。制造业正朝着数据驱动、设计主导的运营模式转变，视觉 AI 正在成为现代 CAD/CAM 系统的核心组成部分。 

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