2024高精度工业视觉检测技术与应用白皮书

高精度工业视觉检测技术与应用白皮书（2024）目 录景意义 2精工视检展概述 4工业视检测展现状 4工业视检测临的战 5精工视检键技术 7云边端体化同 8柔性化准数技术 9高精度觉检算法 12人机交与多协同 15高度业觉测用案例 17汽车行轮毂面缺测 17五金行保温表面质检 20服装行成衣检与测量 23望倡议 26缩略列表 27参考献 28背景及意义觉检测技术来确保无遗漏的识别潜在缺陷。202332025检测获得极高的可用性和可靠性，并进一步向更多场景扩展。有重要意义。高精度工业视觉检测发展概述工业视觉检测发展现状工业视觉检测技术的蓬勃发展得益于底层技术的创新和市场需求的日益增工业视觉检测是对感知、计算、机械等多项技术的交叉融合和综合应用，相关基础技术的进步主要包括如下几个方面：图像采集技术图像处理技术AIAI5G间范围，使云计算、边缘计算也进入工业视觉质检领域。硬件技术PLC、机械臂、滑轨、伺服电机、夹具等硬件，负责控制大量需求，推动工业视觉检测技术的发展：机器替人器替人的重要要素。智能决策支持：AI柔性化生产复杂度的工艺，进一步推动视觉检测技术向智能化和自适应方向发展。工业视觉检测面临的挑战虽然高精度图像采集、人工智能图像处理、精密运动控制等技术快速发展，视觉检测带来诸多挑战。AI述问题，成为推动高精度工业视觉技术发展的关键。精度检测精度模型的快速推出。克服的一大挑战。统整体性能的有效途径之一。高精度工业视觉检测关键技术5G、AI图3-1高精度工业视觉检测关键技术体系如图3-1，高精度工业视觉检测关键技术体系由以下几部分组成：的前提下同时可以实现更安全的数据传输和处理，将工业视觉检测从本通过云边协同的方式可以有效提高系统的响应速度和数据处理能力。3D柔性化数采方案，捕捉被检测工件的图像和三维数据。出构件的关键特征和潜在缺陷，并对检测结果进行分类和评级。果汇总，快速调整生产线以满足不断变化的质检需求。云边端一体化协同“云边端”一体化的工业视觉检测，包括“管理中心（云）+生产中心（边）（端5G以满足产线生产节拍要求。3-2，5G以将云边合设，既能快速设施，同时降低成本。图3-2云边端一体化协同平台架构8柔性化标准数采技术在高精度工业视觉检测系统中数据采集层通过高精度的工业相机、3D扫描化程度以应对多型号、多产品柔性产线的视觉成像需求。续的缺陷检测与方案部署提供了可靠支撑。光源方案图3-3环形光源辅助下的工件图像采集图3-4基于波长适配的工件图像采集系统实物（3-3）（3-4）500广泛满足不同类型被检测工件的成像需求。成像点位自主规划图3-5基于机械臂控制的工件检测模型图3-6基于机械臂控制的工件检测系统实物3D（采用多模态组合成像的方式对工件进行初步环绕以确立自动拍摄路径规划方案（3-6采集。数据扩充图3-7多模态大模型生成的人工缺陷样本（3-7数据评估图3-8基于Transformer的光学评价体系构建Transformer（3-8利用评价体系对图片集评级后选取最合适的硬件参数设置方案。高精度视觉检测算法多模态信息融合结合多视图成像、图像和文本多模态信息融合等方式的算法优化，可以有效解决数据采集困难、数据质量低、缺陷难分辨等难点。图3-9基于图像和文本多模态信息融合的自适应分割算法3D2D重要信息，实现多尺度缺陷目标在不同场景下的准确检测。无监督小样本学习与数据增强性低，迭代升级成本高等难点。图3-10基于参考示例的无监督小样本算法化判别决策边界，降低算法误检率，实现算法在线实时升级。多种类物体泛化。多尺度级联的特征融合增强出及召回能力。图3-11高精度缺陷识别、定位算法网络结构度。服装成衣缺陷检测应用中，针对小目标缺陷检测的时空多尺度注意力算法，人机交互与多机协同图3-12高精度工业视觉检测体系中的人机交互和多机协同CAD高精度工业视觉检测应用案例汽车行业轮毂表面缺陷检测力。场景需求405%的漏检。图4-1传统人工质检A、B、C、D和缺陷检测带来巨大挑战。区域定义描述各区域对应的颜色A区域车轮正面B区域车轮窗口；螺栓孔斜面、气门嘴孔斜面及装饰孔斜面C区域车轮内外轮辋和轮辐背面；螺栓孔和气门嘴孔表面D区域中心孔、安装面和螺栓孔锥面（或球面）表4-1轮毂表面区域定义正面背面螺栓孔/装饰孔气门嘴孔方案实施

表4-2轮毂各区域划分示意图率。图4-3轮毂表面缺陷视觉质检系统云边端一体（中心（端（云侧（边侧AI（端侧轮毂表面缺陷。柔性化数采侧面、内表面、孔洞区域在内的全表面高清成像。高精度算法不同场景下的泛化能力，有效应对干扰，提升检测准确性。应用成效1499.2%；NG100%，95.4%。3412（0.6轮毂/天）14-3，济效益，预计工厂可在3年内实现回本。分析维分析度应用前应用后成本变化人员配置12人3人降低9人/年人工成本120万30万以10万/人/年计算，降低90万/年设备能耗010kw以0.6元/千瓦时计算，全年约6万设备维护010万每年设备维护费用10万元每年节约成本（单条产线）预计成本节约74万元/年表4-3改造收益估算除轮毂外，上述检测技术通过迁移适配还可以应用于如电机、缸盖、饰件、3000值与市场潜力。五金行业保温杯表面缺陷质检厂商提升产品质量、满足消费者需求的重要环节。场景需求

图4-4保温杯样品图当前保温杯生产企业主要依靠人工目检完成产品质检，易受质检人员疲劳、图4-5保温杯缺陷样例160.1mm。22s13学习不断优化检测算法，自动适配不同类型保温杯的检测。4流程的持续改进。方案实施图4-6保温杯表面缺陷自动化视觉质检系统现保温杯质检能力的快速部署、更新和维护。柔性化数采：3D1.5在此周期内，成像设备以每秒10张的频率进行拍摄。度。次或材料变化。应用成效基于高精度工业视觉检测技术的五金保温杯表面缺陷自动化视觉质检系统698.6%，94.7%。该系统在国内年产保温杯超过千万只的大型保温杯生产企业——浙江匡迪934818000需求旺盛，市场潜力巨大。服装行业成衣质检与裁片测量技术进步和创新是推动服装行业发展的关键因素。服装行业正通过数字化、场景需求要检查其细节清晰度和整体美观度。和标记的准确性，以确保裁片能够精确组装，满足高质量成衣的生产标准。方案实施

图4-7服装成衣与裁片缺陷样例基于柔性化数采与高精度视觉检测技术打造的服装成衣质检与裁片测量视柔性化数采LED清晰的图像；基于可互换的光学成像组件，可根据不同的检测需求快速更换。高精度算法别的精确尺寸测量。695%。

图4-8服装成衣质检与裁片测量视觉质检系统8影响，导致质检结果的不一致性和成衣质量的波动。8480/40/40/性和稳定性。综合设备报价与经济效益，预计工厂可在1年内实现回本。展望与倡议AI从单一应用向综合应用进行转变。2D、3D（5G发展、加快推进新型工业化作出积极贡献