金属微小表面缺陷检测是行业难题,缺陷尺寸细微,人工复核压力大,长期作业容易疲劳。
案例二 / 多模态视觉算法
金属活塞杆表面微小缺陷检测项目
针对金属微小表面缺陷检测良率低、人工依赖高的问题,构建活塞杆智慧检测系统。
Project Background
案例背景
前期自动化设备检测效果不稳定,生产现场仍需大量人工参与复核,良率和效率均受限制。
复杂反光表面会削弱缺陷边界特征,要求算法具备更强的微小缺陷捕捉能力。
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Technical Solution
技术方案

结合迁移学习与多模态视觉算法搭建智慧检测系统,优化光学光源并重构缺陷数据集。
开发轻量化注意力模块与特征提取方法,强化微小缺陷识别能力,提高稳定性和一致性。

Measured Outcome
落地成效
方案使精度提升30-40倍,实现高精度、高稳定性、24小时连续监测。
0%
传统人工漏检率
0.0%
AI 检测后漏检率
0%
漏检率下降
0倍
精度接近提升