工业生产线，特别是中国家电制造业的生产线，对生产效率、生产质量等方面的要求越来越严苛，检测岗位如果还是用原始的人眼检测方式，在面对产品改革升级快、型号变更快、生产效率高等条件下势必会力不从心。相较于人眼检测，机器视觉技术有先进、速度快、功能齐全等特点，可以快速胜任高强度的工作环境，能以最快速、最高效的速度完成枯燥重复的产品检测工作。可以预见，机器视觉技术产品将成为未来企业生产线上不可或缺的“一员”。

机器视觉技术在家电行业的应用，第一方面是产品空间特征的检测。机器视觉系统会检测产品尺寸是否在合格范围内和产品形状是否符合标准，即利用二维、三维的产品几何特征对产品的质量进行把控。

第二方面是产品表面特征的检测。机器视觉系统通过检测产品表面的凹凸、划痕、裂纹、磨损以及粗糙度、精度、纹理等，对其生产的产品进行严格的质量分级，如优等品、合格品或者废品。

第三方面是产品结构特征的检测。机器视觉系统可以精确检测出生产产品中是否缺少零件或是否掺杂多余的杂物。首先是用一个合格的产品建立一个标准的模板，再将标准的模板与被检测产品的图像相减，最后利用相减的图精确判断装配是否符合规格。

家电行业的一条产线上可能有多种型号的产品经过质检和生产工位，这种生产方式相较于其他行业的多品种小批量生产，其柔性化程度更高，因而对机器视觉算法的适应性、实时性要求也更高。

针对家电生产场景，深眸科技自研AI视觉技术为企业降本增效。深眸科技以自主研发的AI算法为核心，自主研发了轻辙视觉引擎、工业视觉标注平台、工业视觉系统等创新应用，并积累了跨行业、跨品类的缺陷类型样本数据库，其AI算法根据少量缺陷样本快速迭代形成外观缺陷检测能力。

从实施效果来看，产线配置的相应设备基本可替代原先的质检人员，为企业降低人力成本支出，特别是还可以为企业降低因产品质量问题带来的生产损失。

机器视觉系统在实际的家电生产应用场景中多被用于配件防错漏检测、钣金件缺陷检测、LOGO防错漏检测、灶具外观缺陷检测四块。

1.配件防错漏检测技术

在大型家电行业中，流水线检查产品配件数量和种类是否正确，需要人工逐件检查，不仅人工成本极高，且效率低下、易错率高。此项目需求是大多数工厂流水线作业的代表。

项目难点

• 配件种类多，组合随机性较大

• 不同零件结构、颜色、材质上有差异

• 位置摆放具有较大的随机性

• 存在遮挡、背景同色干扰情况

技术优势

• 融合深度学习技术，解决组合随机性

• 千种算法模型，识别准确率达99.9%

• 适配多种规格工业相机，具备高灵敏度、 高对比度等优势

项目效果

• 结果输出的正确率≥99.9%

• 设备满足基本生产节拍≤3s/pcs

• 模型切换时间<1min

• 人工干预率<0.1%

2.钣金件缺陷检测

钣金件的质量检测是板件制造环节的重要过程，在传统工业环境中，主要以人工肉眼识别为主，不仅人工成本极高，且因经验、疲劳等问题，无法准确识别缺陷，整个产品检测效率低下。

项目难点

• 钣金件缺陷类型繁多，特征难以定义

• 工件情况复杂，配置合适光环境困难

• 检测周期短，需识别零件内外全轮廓

• 工件种类复杂，生产柔性要求高

技术优势

• 超高分辨率成像系统，识别各类缺陷

• 算法响应快，批量成品复制加工

• 检测范围全，覆盖零件全轮廓和尺寸

• 可分析对比不同批次的产品缺陷图片

项目效果

• 检测速度快，30s内可完成检测

• 结果输出的正确率为99.9%

• 模型切换时间<1min

• 人工干预率<0.19%

3.LOGO防错漏检测

风扇装饰环LOGO的检测需要工作人员凭借肉眼识别。由于工件尺寸差别小、内容差异性小，工作时间长等原因，工作人员常常会出现识别错误，工作效率低下。

项目难点

• 现场环境复杂，对光照要求较高

• 工件尺寸、标识种类较多

• 装置灵活度要求高

• 工件表面有薄膜，对图像处理要求高

技术优势

• 柔性自定义光源，做到精准光照

• 深度学习，识别不同缺陷特征数据

• 成像速度快、工作流程短

• 识别准确度和效率高

项目效果

• 正确识别LOGO的判断能力≥99.9%

• 全面性更强，过检率提升10%

• 生产节拍≤3s/pcs(稳定检测)

• 代替人工，并保证稳定性

总结

家电行业的视觉检测仍处于蓝海，无论是从产线改造还是人力替代角度来看，市场空间可达百亿规模，家电行业近两年明显出现“用工荒”问题，且问题逐渐加剧，同时伴随着产品升级换代品质要求的提高，企业在外观检测方面的自动化需求日益强烈。深眸科技将会持续助力企业抓住家电行业机会窗口，加快多领域横向拓展。