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金屬產品表面缺陷檢測是機器視覺檢測技術的一個重要應用場景。利用機器視覺模擬人類視覺的功能，從具體的物體上采集圖像并進行處理，進行實際的檢測、控制和應用，從而更加高效、準確地提高金屬產品的質量檢測效率。以下是AI機器視覺在金屬產品檢測中常見場景和效果的描述。
應用場景:
一、金屬表面裂紋檢測(紫外光源)
案例:大型金屬鑄件出廠前的表面質量檢驗過程。
流程痛點:采用人工檢查。由于光線等原因，人工質檢存在裂紋位置不清、質檢效率低、漏檢率高等問題。
解決方案:智能算法，完成機器人手眼標定后的內外圈和上表面的高精度檢測和記錄，可實現一鍵檢測。
識別速度:實時
識別準確率:≥95%
缺陷等級:≥1mm
二、金屬表面缺陷檢測
案例:某精密金屬加工廠出廠前的表面質量檢驗過程。
流程痛點:采用人工檢查，很容易看到輕微的劃痕，導致漏檢率很高。
解決方案:金屬軸承墊片表面缺陷檢測算法，可實現5大系列14個型號的沖壓缺陷、磨削缺陷、車膛缺陷、成品檢測。
識別速度:60件/分鐘
識別準確率:≥98%
內圈缺陷等級:≥ 0.02mm
展望未來，可以清楚地看到，以機器視覺和人工智能為代表的軟硬件技術正在推動智能制造體系的完善，實現傳統制造業發展模式、管理模式和生產模式向智能制造的轉變。提高制造工廠的智能化，將人工智能與制造業相結合，用AI機器視覺機器人減少人工，減少人工帶來的質量不穩定、質量差的問題，無疑成為推動制造業轉型升級的良方。
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