轴承行业工业视觉筛选方案
目前大部分工厂的产品检测环节仍然依赖人工和传统的机器视觉检测算法，面对日益激增的产量和质量需求，这些检测方式逐渐显得力不从心。
您的质检环节，是否正在付出高昂代价？
效率极其低下
精度与可靠性差
一致性难以保证
漏检风险高
人工成本高
专业人员培养周期长，肉眼检测速率平均仅10个/分钟，缺陷漏检率高达10-15%。
碍于个体视力及肉眼抗疲劳程度差异，细小的微裂纹漏检率达20%。
人员及班次的差异导致一致性差
微小缺陷难被检出,零件数量巨大无法全检
生产单位平均约30%人力资源的投入
用于制造业的各个场景
轴承制造过程的检测需求：
1.尺寸检测：轴承内/外圈，滚动体(滚珠/滚柱) ，轴承总成:
尺寸量测
2.外观检测 :
2-1 零部件外观检测需求 :
•轴承内/外圈及端面：瑕疵、缺料 、脏污、烂斑、锈蚀、倒角、毛边
•滚动体（滚珠，圆柱体/圆锥体滚子）：表面划伤 、磕碰 、压伤 、漏加工、黑斑 、锈蚀等检测
•保持架成型检测：有无开裂
2-2 轴承总成 外观检测 ：
•滚动体（钢珠、针、圆柱体）：有无检测
•密封圈检测：有无检测
•轴销有无、保持架：有无检测
•标号字符：有无检测
2-3 整体外包装封装标签检测（印刷）：有无及准确检测
为品质装上“AI之眼”：告别漏检误判，实现零缺陷质量闭环
自动化及黑灯工厂
在产品制造过程的视觉检测筛选，自动识别，自动定位等核心方案解决。
视觉检测测量
超高检测精度和超快处理速度，实现高质量和高效率生成。
仓储物流应用
物品出入库识别、码放引导；分拣与拆码垛引导
AI视觉检测机专用于自动检测产品的尺寸与表面缺陷，替代人工。设备集成自动上料、视觉识别及分拣装置，实现全流程自动化。核心采用基于深度学习的视觉算法，提升精度。预留工业接口，便于产线集成。
案例 Case 1-轴承内/外圈检测
- 检测缺陷种类：裂纹、磕碰伤、磨伤、擦伤、倒角缺损、毛刺、黑皮、锈蚀、混料、缺料、削料、倒角尺寸、字符缺失、字符错打、麻点……
案例 Case 2- 轴承滚动体检测
- 检测缺陷种类： 裂纹、磕碰伤、磨伤、擦伤、倒角缺损、毛刺、锈蚀、混料、缺料、削料……
探索新机会
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