【汽车篇】AI深度学习在汽车零部件外观检测——铝铸件中的应用

在汽车制造领域，铝铸件作为重要的零部件，其外观质量直接影响着汽车的整体性能和美观度。然而，铝铸件表面反光特性强，且存在各种复杂的缺陷类型，传统检测方法难以满足高精度、高效率的检测需求。为此，我们提出基于AI深度学习的汽车铝铸件外观检测方案，利用先进的视觉成像技术和深度学习算法，实现对铝铸件外观缺陷的精准检测。

方案价值:

精准成像设计：针对大型异构件表面反光特性强的区域，专门设计局部仿形光源视觉成像系统。该系统能够有效抑制反光干扰，获取清晰、高质量的铝铸件表面图像，为后续的缺陷检测提供可靠的基础。
高效检测速度：采用高速飞拍成像技术，单点位检测耗时≤0.2S。大大提高了检测效率，满足了汽车生产线上快速检测的需求，减少了生产过程中的等待时间，提高了整体生产效率。
灵活兼容适配：光学方案具备高度的兼容性，能够适配不同尺寸的铝铸件检测。无论是小型铝铸件还是大型异形铝铸件，都可以通过调整光学参数和检测算法，实现精准检测，降低了企业的设备投资和更换成本。
在线实时检测:支持在线实时检测，可全自动适应产线上不同生产节拍的生产作业。系统能够与生产线无缝对接，实时采集铝铸件图像并进行检测，及时反馈检测结果，确保生产过程的连续性和稳定性。

检测内容:

本方案利用AI深度学习技术，能够对铝铸件的多种外观缺陷进行精准检测，具体检测内容如下：

1.表面缺陷:变形/凸起/磕伤/铝屑/生锈/
2.焊接及接头缺陷:焊接高度异常/转接头毛刺/转接头孔内划伤/转接头孔内凹痕/转接头孔内毛刺
3.牙纹及补焊缺陷:牙纹碰伤/补焊宽度、高度/长度异常
4.腔体内部缺陷:腔体内部焊瘤高度异常

技术实现:

图像采集;使用高分辨率工业相机和局部仿形光源视觉成像系统，对铝铸件进行全方位、多