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金属产品表面缺陷检测是机器视觉检测技术的一个重要应用场景。利用机器视觉模拟人类视觉的功能，从具体的物体上采集图像并进行处理，进行实际的检测、控制和应用，从而更加高效、准确地提高金属产品的质量检测效率。以下是AI机器视觉在金属产品检测中常见场景和效果的描述。
应用场景:
一、金属表面裂纹检测(紫外光源)
案例:大型金属铸件出厂前的表面质量检验过程。
流程痛点:采用人工检查。由于光线等原因，人工质检存在裂纹位置不清、质检效率低、漏检率高等问题。
解决方案:智能算法，完成机器人手眼标定后的内外圈和上表面的高精度检测和记录，可实现一键检测。
识别速度:实时
识别准确率:≥95%
缺陷等级:≥1mm
二、金属表面缺陷检测
案例:某精密金属加工厂出厂前的表面质量检验过程。
流程痛点:采用人工检查，很容易看到轻微的划痕，导致漏检率很高。
解决方案:金属轴承垫片表面缺陷检测算法，可实现5大系列14个型号的冲压缺陷、磨削缺陷、车膛缺陷、成品检测。
识别速度:60件/分钟
识别准确率:≥98%
内圈缺陷等级:≥ 0.02mm
展望未来，可以清楚地看到，以机器视觉和人工智能为代表的软硬件技术正在推动智能制造体系的完善，实现传统制造业发展模式、管理模式和生产模式向智能制造的转变。提高制造工厂的智能化，将人工智能与制造业相结合，用AI机器视觉机器人减少人工，减少人工带来的质量不稳定、质量差的问题，无疑成为推动制造业转型升级的良方。
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