金属螺栓AI视觉瑕疵检测

pile of shiny metal bolts

SolVision成功案例

制造业

金属螺栓AI视觉瑕疵检测

客戶

客户是一家总部位于亚洲的螺帽和螺栓制造商。

案例

金属螺栓品质控制

客户寻求一种精确的瑕疵检测解决方案，无论螺栓的位置或方向如何，都能够识别螺栓上的缺陷，例如小凹痕、刮痕、突起粒等瑕疵。
pile of shiny metal bolts

挑战

降低瑕疵检测的误判率

为了防止瑕疵检测中的冗余，每个螺栓都需要从三个不同角度单独分析。 由于生产量较大，客户要求每个螺栓的检测过程在 1 秒内完成，同时保持至少 90% 的准确率。
不过，由于螺栓的表面反光，光反射效果易被传统 AOI 视觉检测误认为是缺陷，使得这项任务变得更加复杂。

解決方案

创新的AI视觉瑕疵检测方案

所罗门设计一款机器人辅助系统，使每个螺栓都能旋转 360 度，拍摄三张图像以识别任何瑕疵。
为了解决反光表面的挑战，我们在 AI视觉检测系统SolVision 中训练一个 AI 模型，并且我们的工程师为客户提供了最佳照明和背景条件的建议，最大限度的减少反射。
这种综合方法实现了快速的检验过程，每个螺栓的检查时间仅为 49 毫秒，准确率达到 100%。

效益

每个螺栓的瑕疵检查周期时间为 49 毫秒。
100% 瑕疵检测准确率。
误判率降低至零。