衝壓鈑金 0.3mm 級表面缺陷檢測：漏檢率從 2.8% 降至 0.2%

衝壓鈑金件的表面質量直接影響著整車的外觀品質，然而微小的表面缺陷卻難以被精準檢測。微鏈道愛的 DaoAI AI-AOI 技術為這一難題提供了有效的解決方案，透過最佳化成像、照明方案和深度學習模型，實現了對 0.3mm 級細微缺陷的穩定檢測。

在汽車製造等行業，衝壓鈑金件是不可或缺的重要組成部分。這些衝壓鈑金件大多是外觀可見的覆蓋件，如汽車的車門、引擎蓋、車身側板等，它們的表面質量直接決定了整車的外觀品質。在生產過程中，衝壓鈑金件可能會出現各種表面缺陷，如劃傷、凹陷、壓痕、麻點等。這些缺陷雖然尺寸微小，但卻會對產品的外觀和質量造成嚴重影響。因此，對沖壓鈑金件進行高精度的表面缺陷檢測，是確保產品質量和企業聲譽的關鍵環節。

痛點深挖：為什麼難

從量化維度來看，衝壓鈑金件的缺陷具有諸多難點。首先，缺陷尺度極小，通常只有零點幾毫米，例如常見的劃傷可能僅 0.3mm 甚至更小。如此微小的缺陷，在檢測過程中極容易被忽略。其次，對比度低，由於衝壓鈑金件多為金屬材質，表面具有反光特性，缺陷在金屬反光表面上很難與正常區域形成明顯的對比度，使得檢測難度進一步加大。再者，人工目視檢測的效率低下，長時間的檢測工作會使檢測人員極易疲勞，導致漏判率大幅增加。某車身件廠實測的漏檢率高達 2.8%，這意味著每 1000 個產品中就有 28 個缺陷產品可能流入下游甚至客戶端。

這些缺陷難以檢測的根因在於其自身的物理特性和檢測環境的複雜性。微小的缺陷在金屬反光表面上幾乎難以察覺，就像在一面鏡子上尋找一個極其細微的劃痕，肉眼很難捕捉到其存在的跡象。而且，衝壓鈑金件的生產環境通常較為複雜，光線、灰塵等因素都會對檢測結果產生干擾，進一步增加了檢測的難度。此外，人工檢測的主觀性較強，不同檢測人員的檢測標準和判斷能力存在差異，也會導致漏檢和誤檢的情況時有發生。

技術原理

DaoAI AI-AOI 表面缺陷檢測技術針對金屬反光表面進行了深度最佳化。在成像方面，採用了特殊的光學成像系統，該系統能夠有效抑制金屬表面的反光，增強缺陷與正常區域的對比度，使微小缺陷更加清晰地呈現出來。同時，配合高精度的影象感測器，能夠捕捉到 0.3mm 級別的細微缺陷影象。在照明方案上，採用了多角度、多光譜的照明技術，透過不同角度和光譜的光線照射，突出缺陷的特徵，提高缺陷的可辨識度。

在演算法層面，DaoAI AI-AOI 運用了先進的深度學習模型。該模型透過大量的現場樣本進行訓練，能夠準確識別劃傷、凹陷、壓痕、麻點等各種型別的缺陷。在訓練過程中，模型不斷學習和最佳化，對不同型別缺陷的特徵進行精準提取和分類。與傳統的檢測方法相比，傳統方法往往依賴於固定的規則和閾值進行檢測，對於微小且複雜的缺陷檢測效果不佳，而深度學習模型具有更強的適應性和靈活性，能夠根據不同的檢測場景和缺陷型別自動調整檢測策略，有效提高了檢測的準確率和穩定性。

典型應用場景

• 衝壓工序後的表面檢測：衝壓過程中可能會產生劃傷和壓痕。檢測時，DaoAI AI-AOI 利用最佳化後的成像和照明方案，清晰捕捉表面影象。難點在於衝壓後的表面可能存在油汙等雜質，影響影象質量和缺陷識別。
• 成型工序後的凹陷檢測：成型過程中可能出現淺凹陷。系統透過多角度照明突出凹陷的陰影特徵，配合深度學習模型進行識別。難點在於淺凹陷的對比度極低，難以與正常表面區分。
• 焊接工序後的麻點檢測：焊接部位可能會產生麻點。利用多光譜照明，突出麻點與周圍區域的光譜差異，實現準確檢測。難點在於焊接區域的表面形態複雜，干擾因素多。
• 打磨工序後的細微劃傷檢測：打磨後可能留下細微劃傷。高精度的影象感測器和最佳化的成像演算法能夠捕捉到這些細微缺陷。難點在於細微劃傷尺度極小，容易被忽略。

落地案例

某中型車身件廠，主要為多家汽車製造企業供應衝壓鈑金件。該廠生產規模較大，每天的產量可達數千件。在引入 DaoAI AI-AOI 表面缺陷檢測系統之前，一直採用人工目視檢測的方式，但漏檢率高達 2.8%，導致大量缺陷產品流入下游，不僅增加了返工和索賠成本，還對企業的質量口碑造成了嚴重影響。

在上線過程中，微鏈道愛的技術團隊首先對該廠的生產環境和檢測需求進行了詳細的調研和分析，根據實際情況定製了成像和照明方案。然後，對深度學習模型進行了現場樣本的訓練和最佳化，確保模型能夠準確識別該廠產品中的各種缺陷。經過一段時間的除錯和最佳化，DaoAI AI-AOI 系統正式上線執行。

上線後，該廠衝壓外觀件實現了表面缺陷全檢，客戶端漏檢率由 2.8% 降至 0.2%，外觀投訴與索賠顯著減少，質量穩定性和交付信心同步提升。

微鏈道愛解決方案與產品

微鏈道愛的 DaoAI AI-AOI 表面缺陷檢測解決方案是一套完整的、針對衝壓鈑金件表面缺陷檢測的系統。該系統包括最佳化的成像裝置、先進的照明系統和強大的深度學習演算法模型。成像裝置能夠捕捉到高精度的影象，為缺陷檢測提供準確的資料基礎；照明系統透過多角度、多光譜照明，增強缺陷的特徵表現；深度學習演算法模型則能夠對影象中的缺陷進行準確識別和分類。

該產品具有高度的靈活性和可擴充套件性，能夠根據不同企業的生產需求和檢測標準進行定製化配置。同時，系統還支援持續的模型迭代和最佳化，隨著現場樣本的不斷積累，模型的檢測準確率和穩定性將不斷提高，為企業提供長期、可靠的表面缺陷檢測解決方案。

量化成效

透過使用 DaoAI AI-AOI 表面缺陷檢測系統，企業取得了顯著的量化成效。檢測準確率達到了 97%，這意味著系統能夠準確識別出絕大部分的缺陷產品。漏檢率從 2.8% 降至 0.2%，大幅降低了缺陷產品流入客戶端的風險。同時，誤檢率也得到了有效控制，減少了因誤檢導致的無效返工，提高了生產效率。此外，外觀投訴與索賠顯著減少，企業的質量穩定性和交付信心得到了極大提升，為企業在市場競爭中贏得了優勢。

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。