2025年上半年，我国汽车产销量首次在半年内双双突破1500万辆，同比分别增长12.5%和11.4%。其中，新能源汽车产销量分别达到696.8万辆和693.7万辆，同比分别增长41.4%和40.3%，新能源汽车新车销量已占汽车新车总销量的44.3%。产量持续增长、车型加快迭代，使汽车制造企业对在线检测、柔性换型和全过程质量追溯提出了更高要求。

汽车生产线正在变得越来越快，也越来越复杂。车身焊接、零部件加工和整车装配过程中，一个细小划痕、一处位置偏差或者一个装配错误，都可能影响后续工序乃至整车质量。机器视觉因此成为汽车制造智能化升级的重要环节。但真正进入汽车生产现场后，检测系统需要解决的问题远比“拍摄一张图像并判断是否合格”复杂。金属表面的反光、零部件纹理变化、生产环境振动以及不同车型频繁换线，都会影响图像质量和判断结果。检测系统还必须在生产节拍内完成处理，并把异常信息准确对应到工位、批次和设备状态。

围绕这些行业难点，上海龙文科技发展有限公司逐步建立起覆盖缺陷识别、在线处理、数据关联和质量追溯的汽车视觉检测能力。在微小划痕、表面脏污、结构偏差及装配异常等复杂检测条件下，公司通过图像增强、样本训练和异常分类，提高了对低对比度、随机性缺陷及反光材料的适应能力。相关模拟验证中，重点缺陷检出率达到99.1%以上，漏检率控制在1%以内。

在高速在线检测方面，上海龙文将部分图像处理和异常判断前移至生产现场，减少高清图像集中传输和统一运算造成的等待时间。在标准化检测条件下，单件检测时间可控制在3秒以内。公司内部系统联调验收中，关键流程从现场处理到结果回传的响应时间为0.8秒，系统联调用例通过率达到97.8%。

汽车制造涉及相机、传感器、生产设备和控制系统等多类数据，真正困难的并不是获取单项信息，而是确保这些信息在同一时间基准下准确对应。上海龙文通过统一数据格式和时间同步机制，将检测图像、测量结果、工位编号、生产批次、设备状态和复核结论关联起来。验收测试中，多源数据同步成功率达到99.2%，关键数据时间偏差控制在35毫秒以内。

这种能力使机器视觉的作用从缺陷判断进一步延伸到质量管理。系统不仅能够识别异常，还可以保留异常图像及相关生产信息，支持按照批次、工位、缺陷类别和时间进行查询。当某类缺陷连续出现时，生产人员可以结合设备状态和工艺数据分析问题来源，从而判断异常究竟来自原材料、加工参数、设备运行还是装配过程。

这一技术方向的形成，与公司负责人龚俪影对研发和产品化工作的持续推动密切相关。目前，上海龙文已经将相关能力覆盖至汽车制造中的外观缺陷、结构尺寸、位置偏差、装配状态和生产防错等多类检测需求，并位列国内汽车制造机器视觉领域市场占有率前五。

随着汽车制造向新能源化、数字化和柔性化深入发展，机器视觉企业之间的竞争也将不再局限于单项检测精度，而将更多取决于能否适应真实生产节拍、完成不同工位间的数据协同，并将检测结果转化为可以追溯和用于生产改进的质量信息。

记者：陈梦菲