五金沖壓件AI視覺檢測應用案例
信息來源：www.opet-china.com 發布時間：2025.05.11
五金沖壓件AI視覺檢測應用案例
在五金沖壓件的生產過程中，微小缺陷（如裂紋、劃痕、變形、毛刺）和尺寸精度問題直接影響產品良率。某汽車零部件制造商引入AI視覺檢測系統，解決了傳統人工檢測效率低（漏檢率高達5%）、成本高且無法適應高速流水線的問題。
技術方案采用"高精度工業相機+深度學習算法"架構：
1. 硬件配置：搭載5000萬像素線陣相機與多角度環形光源，實現0.02mm精度的表面成像，覆蓋沖壓件360°檢測區域；
2. 算法模型：基于改進的YOLOv5架構，通過遷移學習訓練出缺陷識別模型，支持20+類缺陷分類，結合ResNet網絡進行尺寸公差分析；
3. 邊緣計算：部署工業級GPU邊緣計算設備，單件檢測時間壓縮至0.8秒，滿足每分鐘60件的高速產線需求；
4. 數據優化：采用生成對抗網絡（GAN）擴充缺陷樣本庫，解決初期數據不足問題，模型準確率從92%提升至99.5%。
實施：
- 檢測效率提升400%，實現全自動在線檢測
- 漏檢率降至0.3%，年減少質量索賠超200萬元
- 替代3班倒的15檢團隊，節省人力成本30%
- 系統支持7x24小時穩定運行，兼容50余種沖壓件型號
該案例驗證了AI視覺在復雜金屬件檢測中的突破性價值：通過多模態數據融合與自適應學習機制，系統可識別傳統算法難以的隱性缺陷（如0.1mm級微裂紋），并自動生成SPC統計報表指導工藝優化。目前該方案已擴展應用于精密彈簧、金屬鑄件等場景，推動制造企業向智能化質檢轉型，為工業4.0升級提供關鍵技術支撐。
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