AI视觉缺陷检测

需求的背景和应用场景

在汽车制造业中，随着车轮设计的日益复杂化和尺寸的不断增大，传统的车轮外观人工检验方式已难以满足高效、准确的生产需求。当前，人工检验存在诸多痛点，包括误检、漏检风险高，以及人力物力耗费巨大等。特别是在面对复杂造型和大尺寸车轮时，人工检验的局限性和不稳定性愈发凸显。为解决这些问题，迫切需要研发一种高效、准确的自动化检测方案。因此，我们提出了“外观缺陷视觉识别检测”系统的技术需求，旨在通过先进的AI视觉技术，实现对车轮外观缺陷的精准识别与检测，以提升生产效率、降低人力成本，并保障产品交付质量。

要解决的关键技术问题

本技术需求的核心在于研发一套基于3D线扫激光与高精度工业相机组合的视觉系统，并结合AI融合算法（CNN+传统视觉），构建多维缺陷检测体系和智能算法。具体需解决的关键技术问题包括：

1. 视觉系统的设计与集成：研发能够适应复杂车轮造型和高精度要求的3D线扫激光与工业相机组合系统，确保数据采集的准确性和稳定性。
2. AI融合算法的开发：结合CNN等深度学习技术与传统视觉算法，开发能够高效识别21类关键缺陷（如气孔、异物、粉包等）的智能算法，满足0.3mm最小缺陷检测（分辨率0.03mm）的要求。
3. 全制程及多色系检测能力的实现：确保系统能够支持立中全制程（全涂/亮面/哑光）及多色系（同色/异色）的检测需求，提高检测的适用性和灵活性。
4. 智能识别与自我诊断功能的集成：系统需具备智能识别与自我诊断能力，能够实时监测设备状态，及时发现并处理异常情况，确保检测过程的稳定性和可靠性。

效果要求

本技术需求的实施将带来以下显著效果：

1. 提高检测准确度和效率：通过自动化检测和AI算法的应用，显著降低误检和漏检率，提高检验效率，确保产品交付质量。
2. 降低人力成本：减少人工检验的依赖，降低人力物力耗费，提升生产过程的自动化和智能化水平。
3. 增强生产灵活性与可靠性：智能识别与自我诊断功能的集成，使生产过程更加灵活可靠，能够快速响应市场变化和客户需求。
4. 提升企业竞争力：技术的成功应用将有助于加快无人工厂的建设步伐，提高企业的数字化、自动化和智能化水平，从而在激烈的市场竞争中占据优势地位。同时，也有助于提升客户满意度，进一步巩固和拓展市场份额。