使用 AI 進行精密加工零件瑕疵檢測
案例說明
精密加工零件的品質控管
精密加工零件需嚴格控管表面狀態與尺寸精度，以確保在後續組裝與實際運作中的穩定性能。表面瑕疵如刮傷、刀痕及撞擊損傷，可能直接影響配合精度、功能性與產品品質。
隨著生產變異性與檢測需求提升，僅依賴人工檢測已難以維持一致品質。製造商需要更穩定且具擴展性的精密加工零件瑕疵檢測方法。
挑戰
複雜加工零件表面瑕疵的辨識難題
精密加工零件常包含曲面或螺旋幾何結構，在檢測過程中會產生不一致的反射與表面外觀變化，使在標準照明條件下難以穩定辨識瑕疵。
於加工與搬運過程中，零件可能產生刮傷、刀痕、碰撞損傷或局部表面不規則缺陷。這些瑕疵通常對比度低，且缺乏一致的形態特徵。
傳統規則式檢測系統難以區分實際瑕疵與正常表面紋理變化，導致在生產環境中的檢測穩定性不足。
解決方案
SolVision AI 精密加工零件瑕疵檢測
SolVision 採用基於深度學習的 AI 視覺檢測技術，在變動影像條件下辨識精密加工零件的表面瑕疵。
系統以標註的加工瑕疵樣本（包含刮傷、刀痕與表面損傷）進行訓練。透過分割式學習，AI 模型可區分瑕疵與複雜表面紋理，即使在不同光源與零件姿態下，仍能穩定進行檢測。
AI 系統可偵測：
- 表面刮傷與磨損
- 加工刀痕
- 撞擊損傷與表面不規則缺陷
SolVision 可精準定位瑕疵（包含位置與尺寸），提升追溯性與檢測一致性。透過持續優化模型，可進一步提升在不同生產條件下的檢測穩定性。
精密加工零件瑕疵分類
