如何应对汽车轴承检测中的外观瑕疵

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2023-07-27 10:30:37

问题背景

在汽车零部件制造过程中，尤其是轴承的检测过程中，外观瑕疵是一个老大难的问题。金属表面的油污和其他瑕疵，如黑斑、磕碰伤、刻字面缺陷、R脚缺陷、异物、保持架断裂、卷边、生锈等，较难跟真正的表面瑕疵相区分，而且油污面的反光会增加图像识别的难度，从而导致外观检测难度增加。

在轴承检测时，金属材质本身具有亮度高、易反光、有纹理等特性，所以这些特性会产生许多视觉上的干扰，也就给检测增加了难度。此外，轴承的生产工艺程序繁多，要经历钢带、冲压、清洗、热处理、表面处理、装配、检测、包装等多道工序。尤其是检测一关，对轴承的出品质量高低有重要影响。

为了解决这些问题，我们使用思谋SMoreFactory智能制造解决方案，打造了应用于汽车轴承检测的成套AI质检方案。

解决方案

我们首先将轴承检测过程中常见的外观缺陷通过成像系统一一进行收集和归类。然后将这些缺陷识别导入SMoreViMo工业AI平台进行模型训练。SMoreViMo的深度学习算法系统会不断进行学习、迭代，从而让我们的检测设备练就了一双找“茬”的“火眼金睛”。

在这套轴承外观检测方案中，我们使用了打光成像系统SMoreEdge系列智能相机，它可无缝衔接算法运行平台SMoreViMo4大算法模块，支持OCR字符识别、多任务检测、多类别区分、像素级识别等核心算法功能。采用4K彩色线扫相机+1200万彩色2D相机根据产品特性设计稳定的取图自动化机构结合产线特性，集成机械手生产应用思谋的AI质检解决方案，可以实现检出率≥99.9%、误杀率≤3%、处理速度≤0.5秒/片，每日每条产线处理80000+产能实现AI全检，节省人力成本80%。

思谋的质检方案上线后，大大提升了该轴承厂商的检测质量和效率，也为产线降低了质检成本。

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