機器視覺在汽車零部件外觀缺陷檢測中的應用

如果機械加工零件出現表面紋理缺陷，就會受到機械加工程序的影響。 機械加工程序具體是指切割、研磨、鍛造等機械加工零件的工藝流程，當不同的工藝流程作用于零件加工產品時，會對機械加工零件的表面產生一定的影響。 在研磨過程中，容易對機械加工零件的表面產生一定的影響，導致機械加工零件表面出現紋理缺陷問題。 另外，在零件加工過程的處理過程中，如果零件加工過程的數控參數設計不合理，也會引起表面紋理缺陷問題。

為了提高機械零件的合格標準，在零件的檢測過程中，使用機器視覺技術代替人工目檢已是主流趨勢。通常一套完整的視覺檢測系統有算法軟件、視覺成像方案以及相關AI硬件組成，可實現缺陷檢測的高準確率、高檢測速度。

• 鋁鑄件表面外觀檢測

鋁鑄件常見的缺陷有變形、凸起、磕傷、鋁屑、生銹、焊接高度異常、轉接頭毛刺、轉接頭孔內劃傷、轉接頭孔內凹痕、轉接頭孔內毛刺、牙紋碰傷、補焊寬度、高度、長度異常、腔體內部焊瘤高度異常等。

由于鋁鑄件表面存在反光特性、尺寸形狀多樣，生產節(jié)拍快，對光學成像方案有很高的要求，東聲智能自研適配的成像方案，實現超高的檢測準確率和檢測速度。

• 零部件沖壓 AOI檢測? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

零部件常見的缺陷有劃傷、壓傷、變形、污染物、缺料或多料、毛刺、圓孔沖切不到位或未沖切、圓孔處不可有毛刺、圓孔處不可有壓傷、圓孔處不可有堵孔、圓孔處不可有漏沖、圓孔處不可沖切不到位等20多種缺陷。

選擇機器視覺檢測的方式主要優(yōu)勢我們可以對比傳統的人工目視檢測，人在工作的過程中容易受主觀想法，身體會出現疲勞狀態(tài)，繼而影響到我們生產檢測環(huán)節(jié)，但是對于機器視覺來說，這些問題都不會成為問題，而且很多人眼無法進行完成的動作，如某些細微的瑕疵，甚至是微米級的，人工是完全無法完成，但是對于五金件這種精密產品來說確實經常出現，這時候就顯示出工業(yè)視覺檢測的重要性了！

東聲智能作為「AI工業(yè)視覺領軍者」，立足AI+工業(yè)視覺，投入創(chuàng)新研發(fā)打破“卡脖子”封鎖，為客戶提供標準化AI視覺檢測算法平臺、AI邊緣智能硬件、云數據處理平臺以及2D2.5D3D差異化的自研光學系統等，提供缺陷分割、缺陷分類、目標定位、缺陷檢測、尺寸測量，OCR等，應用范圍涉及泛3C、汽車、半導體、新能源汽車等領域。