zoty中欧体育官方网站-老李工厂生产线曾问题不断，工业视觉检测如何提升效率？

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上周，我跟大学同学老李一块儿吃饭，他神情轻松地跟我说，他们厂里那条老是出问题的生产线，最近总算“消停”了。要晓得，就在三个月以前，他还因为生产线上产品表面缺陷检测方面的问题，差点急得头发都白了。他身为一家精密零部件制造厂的生产主管，那段日子说得最多的话语便是：“肉眼检测的效率以及精度，真的是跟不上了。”。

工业视觉检测如何提升制造业生产效率？

主要生产电子元器件的老李的工厂，对产品表面的微小划痕、凹陷有着严格的质检标准。过去，这条产线所依赖的是让经验丰富的老师傅手持放大镜进行检测。人工检测不仅节奏缓慢，而且受到疲劳度、主观判断的影响极大，漏检、误检时常发生并为此搞得客户投诉不已，返工成本使得老李承受着巨大压力。

他起初的念头是启用自动化设备，然而市面上存有一些传统的检测办法，要么速率赶不上他们那般高节拍的生产线，要么针对亚微米级的瑕疵识别比率不尽人意，这致使他极为踌躇。

工业视觉检测如何识别微小缺陷？

转机在今年8月出现，在一次行业技术交流会上，老李知晓了一家技术团队所推出的，基于视觉识别以及AI的在线检测系统，该系统核心之处的突破在于，运用多光谱成像技术去捕获微小的缺陷特征，并且结合据深度学习的算法模型来进行实时识别与分类。

能让老李怦然心动格外看重的，是，对方所允诺的检测速度，能够达到传统方法的10倍还要多，且缺陷检出率高达99.9%，这对于长久以来备受效率以及精度双重困扰折磨的老李而言zoty中欧体育官方网站，无疑恰似一根亟待抓取的，救命稻草 。

工业视觉检测在实际应用中会遇到哪些问题？

然而，引入新系统的进程并不是一路顺遂的。在10月份的时候，当系统于产线上开始试运行的初始阶段，就碰到了棘手的状况。虽说检测的速度的确是提升起来了，可是在一些特定的光线条件之下，针对于某些材质的低对比度表面来说，系统会出现错误的判断，把一些正常的反光也当作缺陷来识别，进而致使误报率偏高。

那段时期，老李差不多长时间处在车间里头，跟技术人员一块儿剖析问题，他们发觉，这背后关联的是繁复交杂的光线状况以及产品表面具有的多样特性所带来的种种麻烦，传统的视觉检测办法针对那些具备低对比度表面、拥有复杂几何形态以及半透明材质的物品，的确在要同时确保具备准确性以及适应性这两方面存在困难，。

如何解决工业视觉检测的误判问题？

针对该问题，技术团队给系统增添了具备自学习特性的AI算法，通过持续不断地输入新的数据样本展开训练，系统模型能够实现动态优化，进而补偿因光源变化致使的识别偏差，他们还借鉴了其他工业视觉领域的成功经验，比如在钢铁行业，借助采用高保真的3D轮廓传感技术，联合融合了2D和3D图像处理的软件平台，成功达成了对复杂部件表面缺陷的精准捕捉。

老李以及与他相关的那些人，予以协助技术方面的人员，就生产线上存在的各种各样不同类型的样品，开展了数量众多的数据采集工作以及模型训练工作。历经将近一个月的迭代优化这一过程，系统所呈现出的稳定性，有了十分显著的提升，误报发生的概率降低到了可被接受的范围之内。

工业视觉检测在制造业有哪些成功案例？

看出系统最终稳定运转，老李大大地呼出了一口气。他跟我讲，当下那条生产线不但检验效率显著提高，达成了超快速在线检验，并且鉴于检验准确性高，废品率以及返工成本显著降低 。

我察觉到，于好多制造范畴之中，工业视觉检测的运用均收获了挺好的成效。比如说，在中原石油工程公司那儿，所研发的全国首台钻具视觉检扣机器人，它融合了高精度3D轮廓成像技术跟智能AI算法，能够针对钻具表面的裂纹、凹陷、腐蚀等缺陷作出量化分析，其检测效率相较于人工来说提高了3倍还要多。

一场产学研对接大会在江苏举行，在这场大会上，我知晓了南京信息工程大学的科研团队，他们把工业视觉系统用于飞机铆钉的检测。这一系统依靠3D点云等信息采集技术，精确地对机身表面展开扫描，把铆钉的深浅、凹凸等关键之处转化为数据，极大地提高了质检的可靠性，并取代了老师傅的手感经验。

工业视觉检测的未来发展趋势是什么？

老李在这方面有着较为深刻的感受与认知，他讲道，现今运用的AI视觉系统具备一种能够自我进行迭代的能力，这种能力可以依据新增添的存在缺陷的数据，从而自动实现对模型的更新，进而能够持续性地去适应产品所发生的变化，而这也就表明该系统会朝着越来越“聪明”的方向发展。

越来越统一且通用的未来工业视觉检测，正朝着这个方向不断发展。有研究机构提出了统一的无监督异常检测框架，该框架利用强大的通用语义知识，并且针对工业领域进行适配。其目标是让一个模型能够有效处理多样化的工业部件，这会大大降低企业部署和维护多模型系统的成本以及复杂性。

老李回顾这段经历时感慨，最初他眼花缭乱且心力交瘁，到如今从容淡定，工业视觉检测技术带来的不限于生产效率和质量的提高，更是管理理念的一种变革，它使制造过程更可控、更透明，还让身为生产管理者的他能从繁琐的质量纠纷里脱身，进而思考更长远的生产优化与规划 。

盼望着老李这般如“过山车”一样的经历，能够给你带去一些切实的启发。设若你的企业在质量检测这类事情上也正遭遇相似的困扰，那么不妨对此多予以关注一下工业视觉检测技术的发展情况。句号。

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