视觉检测技术在工业制造场景的广泛应用

• 关键词：视觉检测,工业制造
• 摘要：随着科技的进步和制造业转型升级的发展，视觉检测技术成为制造业领域提高生产效率和产品质量的重要手段。本文从外观质量检测、智能防错防呆检测、产品尺寸测量、行为识别等四个方面探讨检测技术在工业制造场景的应用。

随着科技的进步和制造业转型升级的发展，视觉检测技术成为制造业领域提高生产效率和产品质量的重要手段。视觉检测技术是一种基于计算机视觉和图像处理的先进技术，它通过采集产品的图像信息，利用计算机算法进行图像分析和处理，以实现对产品的快速准确的质量检测和监控，从而帮助制造商提升生产过程的效率、降低产品质量缺陷的风险。目前，视觉检测技术可广泛应用于家电、厨电、家居、汽车、3C、新能源、锂电、原材料等行业。

本文从外观质量检测、智能防错防呆检测、产品尺寸测量、行为识别等四个方面探讨检测技术在工业制造场景的应用。

一、外观质量检测

产品外观质量检测是视觉检测技术应用最为广泛的场景之一。随着消费水平提高，产品的外观质量对消费者的购买决策起着至关重要的作用。传统的人工检测方式依赖于人眼的判断，容易出现疲劳、主观判断等问题，而视觉检测技术可以通过算法和模型对产品表面的细节、色彩和瑕疵等进行精确的分析和测量，确保产品质量的一致性和稳定性。

目前，视觉检测技术应用在工业产品生产方向已经较为成熟，在工业产品生产中，如汽车零部件、电子电路板、玻璃基板等，外观检测技术应用侧重于检测目标产品的完整性、尺寸位置的准确性、可视外观的达标性，整体检测技术处理不难。

而对于家电产品、板材产品等大面积产品的生产，外观检测技术应用则更加精细化，检测信息多，检测面积大，除了目标产品的可视外观缺陷、装配缺陷的排除，还包括印刷品、商标等与产品型号一致性的检测，这对视觉检测技术提出了更高精度、更高柔性的要求。

具体来说，外观检测技术应用主要包括以下三类细分场景：

（1）外观精细化检测

目标产品整体外观的划痕、凹凸坑、脏污、划伤、掉漆、色差等；板材产品的崩边、虫眼、划伤、孔槽缺陷等；产品注塑件划伤、脏污、缺料等；

（2）智能防错漏检测

目标产品表面能效贴、LOGO、铭牌、机编及其余印刷品标贴的一致性和准确性检测；产品部装件一致性检测，如：面板、按钮、门体、饮水机、螺钉等；

（3）装配缺陷检测

目标产品的部装件相对位置检测，如门体之间、按钮之间等；产品闪缝、高低不平、前后不平尺寸检测。

 二、智能防错防呆检测

为了满足消费者日益增长的各类需求，消费类产品逐渐走向高端化、智能化、多样化。面对持续变化的市场需求，生产制造商不得不加快转型升级的脚步，满足多样化需求，保质保量的稳定产出，以而目前制造企业采用的人工视觉检测与简易视觉测量方法，受限于人工体力与精力，无法长时间观察与检测，已无法满足越来越高的产品质量检测要求。因此在一些特定场景下，智能防错防呆检测则受到广大制造企业的青睐，如以下三类细分场景：

（1）印刷品：能效贴、铭牌、机编贴、箱贴、警示贴、操作指南、宣传画、保修贴等与产品型号一致性检测；

（2）Logo：Logo与产品型号一致性检测，自主切换近百种logo型号；

（3）部装件：把手、显示屏、螺钉、操作面板、按钮、门体、饮水机、地脚、电源线、铰链罩、包装箱等部装件与产品型号、安装位置的一致性检测。

三、产品尺寸测量

视觉检测技术在产品尺寸和形状检测方面也发挥了巨大作用。在制造过程中，产品的尺寸和形状必须符合预定的要求，以保证产品的功能和装配的正确性。在传统的制造流程中，人工测量产品的尺寸和形状往往耗时且容易出错，而视觉检测技术可以通过高精度的图像处理算法实现对产品及零部件的各种关键尺寸参数，如缝隙、断差、角度、长宽、面积、曲率、厚度、孔、洞及结构件的相对位置等参数的自动检测，并与设计要求进行比较，从而判断产品是否达到标准，大大提高了测量的准确性和效率。

四、行为识别

制造业数字化、智能化水平在不断推进，制造业的智能化需求已经不仅仅是生产线的智能化，对生产过程中生产线人员行为的智能化管理，也是制造业智能化进程中重要的环节。目前工业环境下对于工作人员行为的监控场景包括工作人员是否漏装部件、漏打螺钉、遗漏通电测试、遗漏性能检测、遗漏附件等。针对人员操作步骤的行为防错技术包括视觉拍照、视频目标检测两类，由于视觉拍照无法实现精准检测、操作步骤监控困难、监控数据无溯源、企业管理困难等，视频目标检测技术成为应用于复杂的制造领域的最佳选择。基于AI视觉检测的视频目标检测技术，不仅能监测产线工作人员操作异常，还能监测产线异常、设备异常、物流输送异常。

基于AI视觉检测的行为识别技术可实现以下三类细分场景下的准确识别与检测

（1）着装检测：通过视频流采集人体关节运动轨迹，识别人脸、着装样式，实现人脸是否匹配、着装是否规范的检测；

（2）动作识别：通过检测人体关键部位骨骼点与关键动作目标点，采集人员、设备的运动轨迹并进行数据统计分析，识别员工拿取动作、运动轨迹、插装位置、动作顺序，实现漏放、漏拿、漏打的检测，达到防错目的；

（3）行为分析：采集人的骨骼数据后进行分析，推断操作者可能要做的事情，提前做出预警。

视觉检测技术在制造业的应用为制造商提供了强有力的工具，不仅可以实现对产品质量的快速、准确的检测，提高产品质量和生产效率，还可以降低生产成本。传统的质量检测方式往往需要大量的人力投入和时间成本，在视觉检测技术的帮助下，许多人力密集型的检测工作可以被自动化替代，大大减少了人力成本，节约了时间和资源。

此外，视觉检测技术也为制造业提供了更高级别的品质控制手段。通过将视觉检测与智能算法结合使用，可以实现更复杂的质检任务，如缺陷检测、色彩识别等。这种技术的应用极大地提高了产品的质量标准，使制造商能够满足更高要求的客户需求。

随着技术的不断发展，相信视觉检测技术在制造业中的应用会越来越广泛，为制造商提供更多的机会和竞争优势。