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攝像頭自動識別不合格的插接件，并報警提示處置，識別精度可達0.02毫米，相當于一根頭發絲直徑的1/10。“運用這項技術后，我們公司生產的新能源汽車，目前沒有出現過因插接件接觸不良導致的質量問題。”總部位于重慶市的賽力斯汽車有限公司工藝設計院副院長張玉成說。
“新能源汽車的關鍵部件是電池、電機、電控，靠數十根高壓線束連接，對插接件的精度要求極高。”張玉成介紹，為了絕緣，插接件一般都是塑料材質，不像光滑的金屬那樣嚴絲合縫，“即便在允許的參數范圍內，也容易出現接觸不良，導致不通電甚至動力中斷。”
辦法想了一個又一個，實驗做了一遍又一遍，張玉成和團隊成員費盡了腦筋，但方案效果并不如人意。
關鍵時刻，張玉成讀博所在的重慶大學國家卓越工程師學院幫了大忙。作為全國首批試點高校之一，重慶大學在兩江新區啟動建設國家卓越工程師學院，開展面向重大前沿問題的工程人才培養與關鍵技術攻關。目前，學院培養的碩士、博士研究生中，有約20%來自企業一線，確立了300余項針對企業需求的攻關課題。
在重慶大學教授們的指導下，張玉成團隊最終選擇運用基于圖像分析的大數據技術實施質量控制。采取這一路徑，需要采集海量的高壓線束插接情況圖像。
為了加快攻關進度，團隊成員采取雙班輪換的辦法采集數據，最終建成擁有200余萬張質量狀態圖片的數據庫。在此基礎上，通過應用大數據技術，插接件質量控制終于實現了精準化、自動化。
眼下，這套智能系統被應用到焊點質量把關、涂裝漆面檢測等更多工藝環節。
張玉成的博士研究生科研課題是基于大數據的復雜零部件工藝質量優化，這也是企業的迫切需求。“我會加倍投入，將具體實踐與理論支撐有效銜接，努力成為一名卓越工程師。”
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