汽車制動盤劃傷AI視覺檢測成效顯著

在汽車零部件生產中，制動盤的質量至關重要。微鏈道愛憑藉先進的AI視覺技術，為制動盤劃傷檢測提供了高效、準確的解決方案。

使用者場景：某頭部汽車零部件廠商的制動盤生產線上，主要產品為汽車制動盤，檢測物件是制動盤表面的劃傷缺陷。制動盤作為汽車制動系統的關鍵部件，其表面質量直接影響到汽車的行駛安全。在生產過程中，制動盤可能會因各種原因出現劃傷，因此需要對其進行嚴格檢測。

痛點：傳統的檢測方法主要依靠人工肉眼檢查，不僅效率低下，而且存在較高的漏檢和誤報率。據統計，人工檢測的漏檢率高達10%，誤報率也達到了8%。此外，人工檢測還面臨著人力成本高、換型時間長等問題。在更換不同型號的制動盤時，需要重新調整檢測標準和流程，換型時間長達30分鐘，嚴重影響了生產效率。同時，制動盤劃傷的形態各異，大小、深度、長度等都有所不同，這也增加了檢測的難度。

技術原理

微鏈道愛採用先進的AI視覺演算法和成像技術來解決制動盤劃傷檢測問題。在演算法方面，利用深度學習演算法對大量的制動盤劃傷樣本進行訓練，使模型能夠學習到不同型別劃傷的特徵。深度學習演算法具有強大的特徵提取能力，能夠從複雜的影象中準確地識別出劃傷的位置和特徵。在成像方面，使用自研的3D相機對制動盤進行拍攝，獲取其三維形貌資訊。3D相機能夠提供更豐富的表面資訊，對於一些隱藏的劃傷也能清晰地檢測出來。透過將三維形貌重建技術與深度學習演算法相結合，能夠更準確地判斷劃傷的深度和嚴重程度。

• 深度學習演算法能夠自動學習劃傷的特徵，避免了傳統演算法需要人工設計特徵的侷限性，提高了檢測的準確性和泛化能力。
• 3D相機獲取的三維形貌資訊可以提供更多的表面細節，對於微小的劃傷和深度資訊能夠更精確地檢測，而傳統的2D相機只能獲取平面影象，容易遺漏一些關鍵資訊。
• 三維形貌重建技術可以將制動盤的表面形貌進行精確還原，結合深度學習演算法對劃傷的深度和嚴重程度進行量化分析，為後續的處理提供更準確的依據。

微鏈道愛解決方案與產品介紹

微鏈道愛提供了DaoAI AI AOI軟體系統和DaoAI 2D / 3D AI AOI裝置來解決制動盤劃傷檢測問題。DaoAI AI AOI軟體系統具有強大的特徵認知能力，透過視覺基礎模型，能夠在一塊良品5分鐘內實現0程式碼自動程式設計。同時，該系統支援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，大大減少了樣本收集的工作量。此外，系統還具備語義誤報過濾功能，能夠有效降低誤報率。DaoAI 2D / 3D AI AOI裝置採用自研的3D相機和三維形貌重建技術，能夠對制動盤的隱藏焊點、共面度和微米級形貌進行檢測，對於制動盤表面的劃傷檢測更加準確和全面。在落地過程中，將裝置安裝在制動盤生產線上，透過軟體系統對採集到的影象進行分析和處理，實現對制動盤劃傷的實時檢測。

微鏈道愛的解決方案透過先進的技術和產品，為汽車制動盤劃傷檢測提供了高效、準確的保障。

量化成效：採用微鏈道愛的解決方案後，制動盤劃傷的檢出率提高到了98%，漏檢率降低到了2%以下。誤報率降低了 -70%，大大減少了不必要的複檢工作。換型時間從原來的30分鐘縮短到了5分鐘，提高了生產效率。這些成效表明，微鏈道愛的AI視覺解決方案在汽車制動盤劃傷檢測方面具有顯著的優勢。

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。