钣金缺陷检测是传统制造业工厂生产流程中非常重要的一个环节。在现行的工艺流程中，钣金缺陷检测主要包括以下几个方面：

钣金件表面轻微凹陷/凸起（深度/高度0.12mm以内，长度/宽度1mm以内）划痕；

钣金件孔径异常；

钣金件直线度

同时钣金零部件受设备加工精度、折弯系数、原材料材质、厚度变化、人工操作偏差等因素影响，产品在多道折弯工序后，尺寸公差变动相对较大。

而在传统制造业工厂中，这样细微且变数极大的钣金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。更不必说，各个工厂生产的钣金件种类繁多、尺寸不一，进一步增加了钣金缺陷检测的工作难度。不能稳定、持续、准确且高效的完成钣金缺陷检测工作，导致厂家无法稳定向市场提供可靠的合格产品，无法满足市场需求，这将严重影响工厂的生产效率。

机器视觉在钣金缺陷检测中的应用

随着国家加快推进制造强国系列鼓励政策的大力推行，以及人力成本的快速上升，越来越多厂家选择建立应用人工智能技术的数字化、智能化工厂。在更多的生产环节上选择让更加稳定准确的机器人参与进来，从而提高生产效率。

而机器视觉作为人工智能重要的前沿技术之一，在钣金缺陷检测方面有得天独厚的优势。机器视觉检测技术进行钣金缺陷检测具有非接触、高效、低成本、自动化程度高等优点，在检测钣金件缺陷和防止有缺陷钣金件产品方面有很大价值。

目前，机器视觉检测作为一个具有高投入产出比的应用技术，正在被更多的制造业企业所接受，并通过该技术跨出了迈向“智”造工厂的重要一步。

以AI视觉技术为核心的解决方案

传统制造工厂的钣金缺陷检测环节，在机器视觉检测的帮助下，其检测效率有了质的提升，同时也有效解决了检测标准化难、误检率高等问题。

深眸科技提供的“钣金缺陷检测”AI视觉检测解决方案，基于AI深度学习训练平台和2000多的AI行业模型，可以快速完成钣金缺陷类型的算法模型匹配、数据标注、训练以及产线版本更新，满足生产过程中钣金缺陷类型迭代的同时，使钣金缺陷检测精度达到像素级、识别速度到毫秒级。

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锂电池极片表面缺陷检测

准确率超过99.9%的“火眼金睛”之下，高效率完成大批量的钣金缺陷检测。同时，自动上传数据到生产执行系统，为后续大数据分析支撑的生产线效率改善提供数据支持。

作为工业视觉系统整体解决方案提供商的深眸科技，多年来在多项关键技术上取得持续突破，沉淀了50多项发明专利和200多项软著认证。并且推动了多项技术在工业企业实际使用场景的具体落地。助力工业企业进行智能化转型，实现生产效率的提升，重塑企业核心竞争力，稳步迈入工业4.0阶段。