JV Technologies 集成 MATLAB 与 Python，在汽车制造中实现基于 LIN 的视觉检查
统一测试工作流支持多种汽车验证场景
使用 MATLAB 和 Python 提供的丰富库与内置支持，JV Technologies 成功将 LIN 协议应用于各类汽车制造场景，包括生产线上的车灯测试、ECU 测试、信息娱乐系统、雨刮器及其他组件。
关键成果
- 集成了 MATLAB 与 Python 以构建统一工作流，实现 LIN 通信与基于相机的视觉检查
- 将测试解决方案打包为一个面向生产线操作人员的独立 MATLAB 应用，简化了部署
- 将该工作流应用于多项汽车生产线测试场景，包括车灯、ECU、信息娱乐系统验证
JV Technologies 面向汽车制造环境开发测试解决方案，这类环境需要使用串行端口、Modbus®、TCP/IP、CAN、LIN 等通信协议验证电子产品。随着该公司视觉检查能力不断拓展，公司需要一套工作流，以便在同一解决方案内集成设备通信、基于图像的异常检测和产线部署。
为解决这一难题，JV Technologies 通过集成 MATLAB® 与 Python®，开发了一套端到端测试工作流。团队基于 MATLAB 开展开发工作，直接将 Python 脚本嵌入 MATLAB 环境中，让 MATLAB 应用程序可以调用 Python 的 LIN 通信功能。使用这套方案，他们实现了一套基于 LIN 的测试系统，用于各类汽车制造场景，覆盖车灯、ECU、信息娱乐系统、雨刮器及其他生产线组件。
该工作流同时支持基于相机的视觉检查。在一项应用中，可以分析在生产中拍摄的图像以识别车辆指示灯的异常，包括近光灯与远光灯功能。团队使用 Image Processing Toolbox™ 与 Computer Vision Toolbox™ 的功能，将图像分析、视觉检查、LIN 通信集成到一套基于 App 设计工具的界面中。为简化部署，JV Technologies 将整套解决方案打包为一个独立应用，生产线和组装线上的操作人员可以在各类测试场景下使用。
