案例展示 | 东方国信机器视觉应用场景——质量检测篇

涂层刀片瑕疵检测

数控涂层刀片产品下线出厂前需要进行瑕疵检测，对每一个涂层刀片均需进行如涂层前缺、涂层后缺、白点等瑕疵检测。目前以人工方式在显微镜下进行检测，劳动强度大、检测效率低。

涂层刀片常见缺陷部分样例展示

东方国信在AI机器视觉技术中通过建立基于机器视觉的自动检测系统，对数控涂层刀片产品外观缺陷等产品质量进行全自动检测分析，对刀具主要缺陷进行自动识别及标注，实现产品外观瑕疵与尺寸高精度、高速识别，提高了检测准确性及生产效率。

工业皮带硫化过程结束时需进行质量检测，而目前主要是通过人工肉眼进行检测。由于皮带瑕疵出现频率较少，人工检测存在疏忽的可能，加之检测现场环境情况较差，对员工存在一定的健康影响。

运输站装煤车辆需要进行空重车辆检查，以判断待装车辆是否有破洞、缝隙大、开焊、鼓包、卡扣丢失等“缺陷”，每次大约耗时2个多小时。这一方面延长了空车入线前和重车出线后的等待时间，造成专用线用时长，延占费高；另一方面负责空重车辆检查作业人员平均一列车需要行走3公里左右，劳动强度很大。