汽車齒輪/軸類表面缺陷AI視覺高效檢測解決方案

在汽車零部件製造領域，齒輪和軸類產品的表面質量對汽車整體效能至關重要。微鏈道愛先進的AI視覺技術為該行業帶來了高效的表面缺陷檢測解決方案。

行業背景與使用者場景：汽車產業作為全球經濟的重要支柱，其零部件製造的質量和效率直接影響著整個行業的發展。在汽車零部件中，齒輪和軸類產品是發動機、變速器等關鍵部件的核心組成部分，它們的表面質量直接關係到汽車的動力傳輸、操控效能和使用壽命。某頭部汽車零部件廠商的齒輪/軸類生產線上，每天都在大量生產各種規格的汽車齒輪和軸類產品。這些產品的表面質量要求極高，任何細微的缺陷都可能導致嚴重的後果。因此，對這些產品表面的劃痕、裂紋、砂眼、磕碰傷等缺陷進行精準檢測，成為了生產過程中至關重要的環節。

痛點：為什麼難

傳統的人工檢測方法在汽車齒輪和軸類表面缺陷檢測中面臨著諸多挑戰。從效率維度來看，人工檢測速度慢，難以滿足大規模生產的需求。在產線節拍內，人工檢測很難保證100%的全檢，漏檢率約為3%。這是因為人工檢測受限於人的視覺疲勞和注意力集中時間，長時間工作後，檢測精度會大幅下降。從成本維度分析，人工檢測需要大量的人力投入，人力成本高。而且一旦出現漏檢和誤報，需要對產品進行復檢，這進一步增加了生產時間和成本。誤報率方面，傳統人工檢測達到15%，這意味著大量原本合格的產品也需要進行額外的檢查，浪費了大量的人力和時間。從換型靈活性維度來講，當生產的產品規格發生變化時，人工檢測需要重新培訓工人，換型時間長達30分鐘。這是因為不同規格的產品表面特徵不同，工人需要重新學習檢測標準和方法，嚴重影響了生產效率。

人工檢測難的根因在於人的生理和認知侷限。人的視覺解析度有限，對於微米級的微小缺陷很難準確識別。而且人的判斷容易受到主觀因素的影響，不同的檢測人員可能會對同一缺陷做出不同的判斷。此外，人工檢測的一致性較差，難以保證在長時間的檢測過程中始終保持相同的檢測標準。

技術原理

微鏈道愛採用先進的AI演算法和成像技術來解決傳統檢測方法的難題。在演算法方面，使用了基於深度學習的視覺基礎模型。該模型具有強大的特徵認知能力，透過對少量正樣本（1-20張）的學習，模型可以快速理解良品的特徵，從而準確區分良品和缺陷品。與傳統演算法需要人工設計特徵不同，深度學習演算法能夠自動提取缺陷特徵，避免了人工設計特徵的侷限性，提高了檢測的準確性和泛化能力。例如，傳統演算法可能無法識別一些複雜形狀或隱蔽位置的缺陷，而深度學習模型可以透過學習大量的資料，對各種型別的缺陷都有較好的識別能力。

在成像方面，微鏈道愛自研的3D相機能夠獲取齒輪和軸類表面的三維形貌資訊，實現微米級的高精度成像。3D成像可以更全面地反映物體表面的特徵，對於隱藏在表面下的缺陷，如砂眼等，也能清晰地檢測出來。傳統的2D成像只能獲取物體表面的平面資訊，對於一些凹陷或凸起的缺陷可能無法準確識別。而3D相機透過三維形貌重建技術，可以將獲取的三維資料進行處理和分析，從而準確地識別出各種型別的缺陷。此外，語義誤報過濾技術可以根據缺陷的語義資訊，對誤報進行過濾，減少了誤報率。

典型應用場景

• 表面劃痕檢測：在齒輪和軸類產品的生產過程中，表面劃痕是常見的缺陷之一。微鏈道愛的3D相機可以清晰地捕捉到劃痕的三維資訊，透過深度學習演算法對劃痕的長度、寬度、深度等特徵進行分析，準確判斷劃痕是否符合產品質量標準。難點在於一些細微的劃痕可能與產品表面的紋理相似，需要演算法具有較高的分辨能力。
• 裂紋檢測：裂紋是一種嚴重的缺陷，可能會導致產品在使用過程中發生斷裂。微鏈道愛的技術可以透過對3D影象的分析，檢測出裂紋的位置和大小。由於裂紋可能隱藏在產品表面的紋理或其他缺陷之下，檢測難度較大，需要演算法能夠準確地識別出裂紋的特徵。
• 砂眼檢測：砂眼通常是由於鑄造過程中的氣體未完全排出而形成的。3D相機可以獲取砂眼的三維形貌資訊，透過三維形貌重建技術，能夠清晰地顯示砂眼的大小和深度。難點在於砂眼的形狀和大小各不相同，需要演算法能夠適應不同型別的砂眼進行準確檢測。
• 磕碰傷檢測：在產品的搬運和加工過程中，可能會出現磕碰傷。微鏈道愛可以透過對比良品和缺陷品的3D影象，檢測出磕碰傷的位置和程度。由於磕碰傷的形狀和損傷程度差異較大，檢測時需要演算法具有較強的泛化能力。

落地案例

某大型汽車零部件製造企業，在其齒輪和軸類產品生產線上面臨著傳統人工檢測效率低下、誤報率高、換型時間長等問題。該企業每天生產大量不同規格的齒輪和軸類產品，人工檢測已經無法滿足生產需求。微鏈道愛為其提供了AI視覺檢測解決方案。在上線過程中，微鏈道愛的技術團隊首先對生產線進行了詳細的調研和評估，確定了檢測方案和裝置安裝位置。然後，對裝置進行了安裝和除錯，並對企業的相關人員進行了培訓。上線前，該企業的檢測漏檢率約為3%，誤報率達到15%，換型時間長達30分鐘。上線後，檢測檢出率提高到了99.4%，漏檢率降低到<0.6%，誤報率降低了 -63%，產品換型時間從30分鐘縮短到了5分鐘。

微鏈道愛的AI視覺檢測技術，為汽車零部件製造企業帶來了高效、準確的表面缺陷檢測解決方案。

微鏈道愛解決方案與產品

微鏈道愛提供了DaoAI AI AOI軟體系統和DaoAI 2D / 3D AI AOI裝置。DaoAI AI AOI軟體系統具有快速程式設計的能力，一塊良品5分鐘即可完成0程式碼自動程式設計，並且支援APDT正樣本/少樣本學習，只需要1-20張良品就可以進行模型訓練。該系統還具備語義誤報過濾功能，能夠有效減少誤報。DaoAI 2D / 3D AI AOI裝置採用自研3D相機，實現三維形貌重建，可檢測隱藏焊點、共面度和微米級形貌。在實際應用中，將裝置安裝在生產線上，對齒輪和軸類產品進行線上檢測。透過軟體系統對採集到的影象和資料進行分析和處理，實時判斷產品是否存在缺陷。

量化成效：使用微鏈道愛的解決方案後，檢測檢出率提高到了99.4%，漏檢率降低到<0.6%。誤報率降低了 -63%，大大減少了複檢量。同時，產品換型時間從30分鐘縮短到了5分鐘，顯著提高了生產效率。

本文由人工智慧生成。文中客戶案例為基於產品真實能力的模擬場景，成效數字為示例性質；官方標定口徑以產品頁為準。