高端制造业的产品瑕疵检测，如果有难题，请来找我们！

人工智能要发挥价值创造效益，在行业落地很是关键相较于精准营销智慧安防新零售等，人工智能技术在高端制造业领域的应用更像是一片蓝海目前，人工智能与高端制造业结合，零部件表面缺陷检测，尤其是外观瑕疵检测等持续受到行业内外的关注，这也成为不少企业持续发力的方向

高端制造业零部件表面缺陷检测是产品质量控制的重要组成部分高端制造业产品设计需要兼顾制造性和艺术性，由于造型设计方面的主客观因素，零部件表面坑包麻点隐裂脏污等缺陷时有发生，然而这些通常都很细微，难以通过肉眼发现

就拿高端制造业的代表汽车生产来说，目前，国际上主要通过机器人的不断扫描，实现对零部件表面缺陷的检测，检测速度却只是44秒/件，检测线更是长达100多米然而面对这样的行业实际限制，不少汽车制造厂商对缺陷的检测速度与检测线长度提出了更高的要求



有瑕疵的汽车配件

此前，某高端汽车制造厂商提出了将检测速度缩减到每件几秒以内，检测线缩短到2米之内的要求面对这样严苛的要求，世界头部的美国德国技术团队对此也表示束手无策后来，他们找到了南京云创大数据科技股份有限公司，希望能够攻克这项难题

于是，南京云创大数据科技股份有限公司与其专项战略合作方南京格奥光电科技有限公司，联合必胜途(苏州)工程科技有限公司，历时4个月，突破了一项又一项技术难题，取得的亮眼研发成果令这家高端汽车制造厂商颇为赞赏




三方团队合影留念

在研发初期，技术团队先是尝试使用了激光网格+CCD相机检测的方式，但其无法准确检测毫米级以下的缺陷，检测精度不是很理想

后来，技术团队改用电子放大镜检测的方式，但这种方式无法检测区域性凹陷等缺陷于是，技术团队也放弃了这种检测方式，并继续寻找其他在速度精度等方面表现更抢眼的检测方式

经过对上述两种检测方式弱势和不足的反思，技术团队经过深入研讨，采用了3D建模的方式该方案使用自研的多光谱扫描仪对汽车零部件表面进行扫描并建立3D模型，然后与预建立的标准件3D模型进行对比，高度误差超出预设阈值的区域即认定为缺陷区域，然后根据缺陷区域的点云分布判定缺陷类型和等级

多光谱扫描仪，也可用于各种物体的3D建模

多光谱扫描仪技术参数

扫描演示

扫描之后的高程图，用不同的颜色表示Z轴的高度

扫描结果

借助上图，我们不难看出，3D扫描精度非常高标注数字可以清晰地表示出精度可达几十微米，根据点云分布可以看出对笔迹等型面高度变化微小的问题也能有效区分甚至可以看出上面画线的高度对微小缺陷的扫描区分能力

在具体的检测工作流程中，先是利用多光谱扫描仪进行3D扫描并建模，然后利用强大的数据处理产品，再借助智能分析识别技术，从而实现了检测精度速度和准确率方面的不俗表现



工作流程图通过某种映射算法将3D点云转化为灰度图像，使用深度学习模型定位出灰度图中的划痕凹凸区域，并计算它们的实际尺寸，将划痕等区域坐标逆向映射至3D点云主要技术指标如下：

检测精度：

100微米

检测速度：

约5秒，有望优化到1秒以内

检测准确率：

99.3%识别结果中的检测划痕等异常区域根据三维点云中的每个点与其邻域点在三维方向上的间距判定该点是否异常冲压件表面常见的缺陷如凸点凹陷划痕等都会造成区域点云间距异常，分析这些异常即可判定缺陷类型及大小主要技术指标如下：

检测精度：

X/Y方向：

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