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在汽车制造领域，零部件的安全性与兼容性直接影响整车性能和安全出行。传统依赖人工目检与基础视觉算法的方式，已难以满足行业日益提升的精度、效率和可靠性要求。

森赛睿科技AI视觉检测方案，基于深度学习，精准切入复杂应用场景，能有效解决零部件表面缺陷检测、装配定位、字符识别等关键难题，为汽车制造企业数字化、智能化转型注入动力。

01 核心优势：AI视觉检测解决轴承质检痛点

以汽车关键部件——轴承为例，其金属材质的高亮度、易反光、带纹理等特性会产生大量视觉干扰，大幅增加检测难度。加之装配过程中生产节奏快、工序繁杂、油污严重，进一步加大了质检压力。

在此环境下，传统采用人工肉眼观察、手指转动轴承等质检方式，不仅易因人员疲劳导致漏检误检频发，难以保证良品率，也无法满足产线持续生产需求。

森赛睿 AI 视觉生态链专为制造企业打造零门槛 AI 视觉方案，无需编程即可定制高精度 AI 模型。其内置丰富深度学习算法与自动化模型优化机制，能实现智能标注、模型训练、服务部署等全流程一站式操作。

该方案已实现的核心功能包括：

△轴承装配状态检测

检测速度：单件轴承检测耗时仅毫秒级，每分钟可完成约600个零件检测，远超人工效率。

产线适配性：方案充分考虑工业现场油污、震动、光照变化等环境因素，提供标准化硬件选型建议与安装校准服务，支持与现有机械臂、传送带及 MES 系统无缝集成，实现检测结果自动判定、数据记录追溯，且具备产线快速复制能力。

△森赛睿视觉 AI 生态链

02 服务案例：森赛睿推动AI

客户痛点

某汽车零部件厂商长期依赖人工目检，高节拍产线下误检漏检频发，难以区分油污与真实缺陷，尤其无法有效检测出磨削烧伤等缺陷。

森赛睿解决方案

针对上述痛点，森赛睿部署基于深度学习的成品轴承AI视觉检测系统，核心解决划痕（端面、外径）、裂纹、凹坑、点蚀等表面缺陷，并攻克油污、磨削烧伤检测难题。

实施关键步骤如下：

精准识别与分类： 应用定位、分割等算法，在油污等干扰下精准识别并分类微小缺陷。

数据驱动模型优化： 基于万级高质量训练数据及增强技术训练模型，提升对未知缺陷类型与数量的覆盖能力。

融合算法提升鲁棒性： 结合传统算法进行二次判定，确保复杂场景下的检测稳定性。

△轴承表面缺陷检测

客户收益

在森赛睿AI视觉生态链的加持下，该厂商在两个月内就实现了业务上线。不仅提升了自动化排查的速度，1分钟内完成了600件轴承检测，还可以让漏检率控制在1%以内，提升零件良率。

效率跃升：单个轴承检测耗时达毫秒级，大幅提升产线节拍；

质量保障：检测准确率超 99.9%，精度达0.01mm，显著降低客户投诉与返修率；

成本优化：单产线替代 8 名质检员，减少人力损耗；无需复杂编程，释放技术人员负担。

此外，森赛睿还为客户提供智能化数据管理方案，通过集成AI 推理软件与控制器，实现图像接入、判断、结果输出、报表生成全流程自动化，并与MES 系统联动，完成批次数据的完整记录与追溯。

03 部署要点：确保产线成功复制

值得注意的是，将AI视觉检测方案复制到新产线，需关注以下核心环节：

数据采集与标注： 系统收集涵盖各类缺陷（类型、程度、位置）及不同工况（光照、油污）的代表性图像，并进行精确标注，构建高质量训练数据集。

模型训练与调优： 基于目标产线数据训练模型，持续优化以适应特定轴承型号、产线环境及缺陷特征，确保泛化能力。

参数配置与环境适配： 根据新产线具体条件（节拍、光照、设备布局）调整系统参数和模型阈值。

硬件安装与校准： 精确安装并校准工业相机、镜头、光源系统，保证成像质量稳定可靠。

系统集成与测试： 完成与产线自动化设备及信息系统的集成，进行充分的功能与性能测试。

人机协作与验证： 建立实时监控机制，初期辅以人工抽检验证结果，确保持续的准确性与可靠性。

目前，森赛睿视觉 AI 检测方案凭借速度快、精度高、指标优的特性，已成功应用于轴承、轮毂、发动机、车面等多种零部件的一线质检场景，稳定保障产品质量。

立足“视觉+AI”技术优势，森赛睿将持续推动汽车质检规模化落地，助力客户显著提升生产效率与质量标准，降低综合成本，加速汽车制造业的数字化、智能化升级进程。