AI机器视觉技术在金属表面缺陷检测中的应用

　　在现代自动化生产过程中，AI机器视觉已经开始慢慢取代人工视觉，尤其是在成品检验、质量控制等领域，应用已经非常广泛。对于金属制品加工行业而言，缺陷检测主要靠人工识别，存在劳动强度大，工作重复性高，误检率高，产品质量受人为因素影响大的问题。而各个工厂生产的金属件种类繁多、尺寸不一，这进一步增加了缺陷检测的工作难度。制品表面有划痕、凹凸不平等问题常常会因为看不清而造成漏检情况，而带有瑕疵的制品不仅会让工厂面对代价高昂的退货风险，还可能有损品牌声誉并影响到未来业务的开展。

　　金属制品表面缺陷检测属于机器视觉检测技术的一个重要应用场景，利用机器视觉模拟人类视觉的功能，从具体的实物进行图像的采集处理、计算、最终进行实际检测、控制和应用，更高效、精确地提升金属制品的质检效率。以下为AI机器视觉在金属制品检测中的常见场景及效果说明。

　　应用场景：

　　一、金属表面裂纹探伤（紫外光源）

　　案例：某大型金属铸件出厂前表面质检工序

　　工序痛点：使用人工检查，由于光线等原因，人工质检存在看不清楚裂纹位置，质检效率低，导致漏检率高的问题。

　　解决方案：智企名品智能算法，配合机器人手眼标定后完成内外圈及上表面高精度检测与记录任务，可实现一键完成检测。

　　识别速度：实时

　　识别精度：≥95%

　　缺陷等级：≥1mm

　　二、金属表面缺陷检测

　　案例：某精密金属加工厂出厂前表面质检工序

　　工序痛点：使用人工检查，对于细微划痕容易看不到，导致漏检率高。

　　解决方案：智企名品金属轴承垫片的表面缺陷检测算法，可实现5大系列14种型号的冲压缺陷、磨削缺陷、车内孔缺陷检验以及成品检验。

　　识别速度： 60个/分钟

　　识别准确率：≥98%

　　内圈缺陷等级：≥0.02mm

　　展望未来，可以清晰看到，以机器视觉、人工智能为代表的软硬件技术正将推动智能制造体系的完善，实现传统制造业发展模式、管理模式、生产方式的朝着智能制造变革。提升制造工厂的智能化程度，用人工智能结合制造业，以AI机器视觉 机器人去减少人工，降低人工造成的品质不稳定，质量差等问题，无疑已经成为促进制造业转型升级的良好方法。