在汽车零部件生产中，制动盘的质量至关重要。微链道爱凭借先进的AI视觉技术，为制动盘划伤检测提供了高效、准确的解决方案。
用户场景：某头部汽车零部件厂商的制动盘生产线上，主要产品为汽车制动盘，检测对象是制动盘表面的划伤缺陷。制动盘作为汽车制动系统的关键部件，其表面质量直接影响到汽车的行驶安全。在生产过程中，制动盘可能会因各种原因出现划伤，因此需要对其进行严格检测。
痛点：传统的检测方法主要依靠人工肉眼检查，不仅效率低下，而且存在较高的漏检和误报率。据统计，人工检测的漏检率高达10%，误报率也达到了8%。此外，人工检测还面临着人力成本高、换型时间长等问题。在更换不同型号的制动盘时，需要重新调整检测标准和流程，换型时间长达30分钟，严重影响了生产效率。同时，制动盘划伤的形态各异，大小、深度、长度等都有所不同，这也增加了检测的难度。
技术原理
微链道爱采用先进的AI视觉算法和成像技术来解决制动盘划伤检测问题。在算法方面，利用深度学习算法对大量的制动盘划伤样本进行训练，使模型能够学习到不同类型划伤的特征。深度学习算法具有强大的特征提取能力，能够从复杂的图像中准确地识别出划伤的位置和特征。在成像方面，使用自研的3D相机对制动盘进行拍摄，获取其三维形貌信息。3D相机能够提供更丰富的表面信息，对于一些隐藏的划伤也能清晰地检测出来。通过将三维形貌重建技术与深度学习算法相结合，能够更准确地判断划伤的深度和严重程度。
- 深度学习算法能够自动学习划伤的特征，避免了传统算法需要人工设计特征的局限性，提高了检测的准确性和泛化能力。
- 3D相机获取的三维形貌信息可以提供更多的表面细节，对于微小的划伤和深度信息能够更精确地检测，而传统的2D相机只能获取平面图像，容易遗漏一些关键信息。
- 三维形貌重建技术可以将制动盘的表面形貌进行精确还原，结合深度学习算法对划伤的深度和严重程度进行量化分析，为后续的处理提供更准确的依据。
微链道爱解决方案与产品介绍
微链道爱提供了DaoAI AI AOI软件系统和DaoAI 2D / 3D AI AOI设备来解决制动盘划伤检测问题。DaoAI AI AOI软件系统具有强大的特征认知能力，通过视觉基础模型，能够在一块良品5分钟内实现0代码自动编程。同时，该系统支持APDT正样本/少样本学习，只需要1-20张良品就可以进行模型训练，大大减少了样本收集的工作量。此外，系统还具备语义误报过滤功能，能够有效降低误报率。DaoAI 2D / 3D AI AOI设备采用自研的3D相机和三维形貌重建技术，能够对制动盘的隐藏焊点、共面度和微米级形貌进行检测，对于制动盘表面的划伤检测更加准确和全面。在落地过程中，将设备安装在制动盘生产线上，通过软件系统对采集到的图像进行分析和处理，实现对制动盘划伤的实时检测。
微链道爱的解决方案通过先进的技术和产品，为汽车制动盘划伤检测提供了高效、准确的保障。
量化成效：采用微链道爱的解决方案后，制动盘划伤的检出率提高到了98%，漏检率降低到了2%以下。误报率降低了 -70%，大大减少了不必要的复检工作。换型时间从原来的30分钟缩短到了5分钟，提高了生产效率。这些成效表明，微链道爱的AI视觉解决方案在汽车制动盘划伤检测方面具有显著的优势。