项目背景

汽车调整垫片用于在组装发动机或变速箱时，提供精确的间隙调整，以确保整凸轮轴、曲轴、或变速箱齿轮等零部件在正确的位置上运行。同时减少运动部件之间的直接接触，降低磨损和提高零部件的寿命。

芯歌AI视觉系统能够快速、准确地进行调整垫片的表面缺陷检测及尺寸测量，及时发现生产过程中的问题，提高产品质量和生产效率。

检测需求

产品名称：调整垫片

检测项目：产品外观检测，包括表面凹坑、起泡、凸起、缺损、裂纹，颜色发白等缺陷；产品尺寸检测。

精度要求：缺陷检出率≥98%；误检率/漏检率≤1%；尺寸精度0.05mm；节拍要求：1pcs/s。

检测难点：缺陷种类多，分布位置随机；部分缺陷微小，对算法精度要求高。

解决方案

产品从振动盘自动振出后，在皮带线上流转时，当经过视觉检测区域时，传感器感应来料后触发信号，视觉检测系统启动开始拍照取图。

待拍照取图完成后，图片传输到系统算法软件，识别缺陷和通过特殊算法的处理，计算出产品尺寸并分析出产品缺陷，以此判断产品表面是否存在缺陷和尺寸是否正确。

检测结果

凹陷：

残粉：

凸点：

裂纹+齿轮损伤：

客户获益

效率优化：检测速度≥3600pcs/小时，满足客户技术要求；

质量优化：AI智能检测方案可对汽车调整垫片缺陷清晰成像，通过AI视觉算法处理，缺陷检出率可以达到99.8%，误检率/漏检率≤0.2%，有效提高产品质量；

成本优化：实现产线自动化质检，大幅降低用工成本。

技术优势

领先的小样本学习算法：克服质检领域缺陷样本不足带来的训练难问题。

完整的视觉算法体系：拥有完整算法体系,包括:深度学习、传统比对算法等在内的主流算法,可覆盖90%以上的常规应用。

模型压缩工具：自研深度模型裁剪压缩工具，大幅降低算力需求。

简单易用，离线部署：低代码用户友善界面，无需在线即可一键训练及部署，尊重客户数据隐私。

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