钣金件是通过冲压工艺方法获得且具有一定形状、尺寸和性能的零件。在工业生产过程中，钣金件冷冲压工艺具有生成率高、成本低、能力强、适合大批量生产等优点，其产品在汽车工业、医疗器械等领域广泛使用。

在钣金件批量生产的过程中，常常会出现各种各样不可避免的生产缺陷，如出现划痕、污渍、凹凸等情况。伴随着钣金件的使用逐渐渗透进人们的日常生活，多数钣金件制造企业通过AI机器视觉技术，以更高效、更便捷、更高检出率的方式对其产品进行外观缺陷检测。

对于钣金件而言，其表面缺陷检测至关重要，不仅要确保其外观完美，更重要的是支撑作用，保证钣金件工件性能的合格。但在对钣金件进行外观缺陷检测的过程中，仍存在诸多难点需要解决。

1、钣金件缺陷类型繁多

钣金件常见外观缺陷包括凹凸、划痕、锈蚀、压痕、起皱、变形、开裂、错位、毛刺、污点等，缺陷特征难以定义。

2、难以实现精准打光

由于钣金件属于反光金属，在拍摄过程中往往会存在局部图像不清晰、成像缺陷不明显等情况，且容易受到环境光影响，干扰检测效果的准确性。

3、产品检测周期较短

钣金件数量庞大，产品检测周期较短，需要做到快速且精准识别工件的缺陷。

4、柔性化生产程度提高

钣金件种类复杂，多样性强，同时存在小批量客户的个性化定制需求，对钣金件的柔性化生产要求提升。

基于上述难点，钣金件的外观缺陷检测对包括摄像头、镜头、光源在内的硬件设备与视觉检测平台等软件支持都有很高的要求。

由于钣金件外观缺陷检测，通常由机器视觉检测系统完成，且其是应用于生产线的实时监测系统，具有实时性和快速性，因此需要大量的图像数据。为了寻找良好的机器视觉系统用于检测，除了使用较高性能的硬件设备外，还需要考虑软件的适配性。

深眸科技的轻辙视觉引擎，通过先进的视频图像、图像学处理技术和AI深度学习算法，建立工业级人工智能模型，实现工业视觉应用的分布式部署和集成监控。不仅如此，轻辙视觉引擎支持视觉应用的流程化开发，支持开放式数据的双向订阅，满足客户的个性化视觉定制需求。

深眸科技以传统机器视觉+深度学习技术为核心，围绕工业视觉“缺陷检测、视觉分拣、工业上料、拆码垛、物流供包”创新应用场景，以工业AI视觉系统持续赋能钣金件外观缺陷检测。

以深眸科技提供技术支持的家电行业·钣金件缺陷检测案例为例，工业AI视觉系统通过超高分辨率的成像系统抓取图像信息并分析，快速识别各类缺陷，同时算法快速响应，做到样品到批量成品的复制加工。工业AI视觉系统检测范围全，能够覆盖零件的全部轮廓和尺寸，还可以通过统计分析对比不同批次的产品缺陷图片，实现钣金件新缺陷类型的定义，从而做到钣金件缺陷全检。

工业AI视觉系统，30s内便可完成对于钣金件的缺陷检测，同时模型切换时间小于1分钟，人工干预率小于0.19%，将钣金件的缺陷检出结果准确率提升至99.9%以上。

未来，深眸科技将坚持机器视觉技术创新，持续扩展更多工业场景应用，以长期技术研究和市场沉淀，持续助力制造企业的转型升级。