在现代自动化生产过程中，AI机器视觉已经开始慢慢取代人工视觉，尤其是在成品检验、质量控制等领域，应用已经非常广泛。对于金属制品加工行业而言，缺陷检测主要靠人工识别，存在劳动强度大，工作重复性高，误检率高，产品质量受人为因素影响大的问题。而各个工厂生产的金属件种类繁多、尺寸不一，这进一步增加了缺陷检测的工作难度。制品表面有划痕、凹凸不平等问题常常会因为看不清而造成漏检情况，而带有瑕疵的制品不仅会让工厂面对代价高昂的退货风险，还可能有损品牌声誉并影响到未来业务的开展。

金属制品表面缺陷检测属于机器视觉检测技术的一个重要应用场景，利用机器视觉模拟人类视觉的功能，从具体的实物进行图像的采集处理、计算、最终进行实际检测、控制和应用，更高效、精确地提升金属制品的质检效率。以下为AI机器视觉在金属制品检测中的常见场景及效果说明。

应用场景：

一、金属表面裂纹探伤（紫外光源）

案例：某大型金属铸件出厂前表面质检工序

工序痛点：使用人工检查，由于光线等原因，人工质检存在看不清楚裂纹位置，质检效率低，导致漏检率高的问题。

解决方案：智企名品智能算法，配合机器人手眼标定后完成内外圈及上表面高精度检测与记录任务，可实现一键完成检测。

识别速度：实时

识别精度：≥95%

缺陷等级：≥1mm

二、金属表面缺陷检测

案例：某精密金属加工厂出厂前表面质检工序

工序痛点：使用人工检查，对于细微划痕容易看不到，导致漏检率高。

解决方案：智企名品金属轴承垫片的表面缺陷检测算法，可实现5大系列14种型号的冲压缺陷、磨削缺陷、车内孔缺陷检验以及成品检验。

识别速度： 60个/分钟

识别准确率：≥98%

内圈缺陷等级：≥0.02mm

展望未来，可以清晰看到，以机器视觉、人工智能为代表的软硬件技术正将推动智能制造体系的完善，实现传统制造业发展模式、管理模式、生产方式的朝着智能制造变革。提升制造工厂的智能化程度，用人工智能结合制造业，以AI机器视觉 机器人去减少人工，降低人工造成的品质不稳定，质量差等问题，无疑已经成为促进制造业转型升级的良好方法。

烟台智企名品信息科技有限公司作为一家专业的机器视觉应用方案供应商，具备完善的AI机器视觉软硬件解决方案及十余年的机器视觉技术研发经验，是国内较早从事机器视觉应用研发的团队之一，具有国内领先的技术、一流的合作伙伴、丰富的案例及完善的服务四大优势，未来，智企名品将不断加强技术研发，可通过AI机器视觉技术助力金属制品加工领域客户质检工作实现“降本增效”！

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