五金冲压件AI视觉检测应用案例
信息来源：www.dgspe.com 发布时间：2025.05.11
五金冲压件AI视觉检测应用案例
在五金冲压件的生产过程中，微小缺陷（如裂纹、划痕、变形、毛刺）和尺寸精度问题直接影响产品良率。某汽车零部件制造商引入AI视觉检测系统，解决了传统人工检测效率低（漏检率高达5%）、成本高且无法适应高速流水线的问题。
技术方案采用"高精度工业相机+深度学习算法"架构：
1. 硬件配置：搭载5000万像素线阵相机与多角度环形光源，实现0.02mm精度的表面成像，覆盖冲压件360°检测区域；
2. 算法模型：基于改进的YOLOv5架构，通过迁移学习训练出缺陷识别模型，支持20+类缺陷分类，结合ResNet网络进行尺寸公差分析；
3. 边缘计算：部署工业级GPU边缘计算设备，单件检测时间压缩至0.8秒，满足每分钟60件的高速产线需求；
4. 数据优化：采用生成对抗网络（GAN）扩充缺陷样本库，解决初期数据不足问题，模型准确率从92%提升至99.5%。
实施：
- 检测效率提升400%，实现全自动在线检测
- 漏检率降至0.3%，年减少质量索赔超200万元
- 替代3班倒的15检团队，节省人力成本30%
- 系统支持7x24小时稳定运行，兼容50余种冲压件型号
该案例验证了AI视觉在复杂金属件检测中的突破性价值：通过多模态数据融合与自适应学习机制，系统可识别传统算法难以的隐性缺陷（如0.1mm级微裂纹），并自动生成SPC统计报表指导工艺优化。目前该方案已扩展应用于精密弹簧、金属铸件等场景，推动制造企业向智能化质检转型，为工业4.0升级提供关键技术支撑。
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