用于质量控制的高反射组件的人工智能图像处理

背景：具有挑战性的表面，高要求

在 EVVA，金属组件经历多个工艺步骤，必须满足严格的质量规范。这些包括锁定气缸、气缸芯以及其他精密加工或镀锌的精密部件，均来自接入技术。必须检测出如 0.1 毫米以下的划痕和镀锌错误等机械缺陷——这些缺陷往往肉眼几乎无法察觉。

核心难点：高反射表面反射光线，可能会掩盖相关特征。为了进行可靠评估，通常需要多个视角。在实践中，这使得保持人工检查的一致高质量变得复杂。寻求一种可靠检测缺陷、支持员工并稳定整合到生产过程中的解决方案。

解决方案：封闭的测试箱，协调的照明，AI

为了可靠地解决这些具有挑战性的检测任务，开发了一种与多瑙动力公司合作的AI驱动检测系统。该系统能够在一步内捕捉排列在400 × 300毫米欧元箱中的组件，自动评估表面缺陷，并将质量控制可重复地整合到生产过程中。最多可在箱中排列126个组件，并在一次通过中进行测试。为了在反射情况下创造恒定条件，采用了带有定制照明的封闭测试箱。四个可单独控制的RGBW灯条允许不同的颜色和照明角度，使各种缺陷模式可见。照明、图像质量和AI评估的协调互动至关重要。

图像捕捉由型号为IDS uEye U3-36P0XCP-M-GL Rev. 1.2的单色工业相机执行。它基于onsemi的19.80 MP传感器AR2020，提供5136 × 3856像素的5K UHD分辨率，适合检测最细微的表面细节。该1/1.8英寸滚动快门传感器以4:3的宽高比支持对最小缺陷的详细成像。该系统配备了焦距为8.5毫米的IDS镜头（型号20M11-C08528）。

相机以高分辨率捕捉整个欧元箱。以这种方式获得的图像数据使得后续使用人工智能能够检测到每个单独组件中最小的缺陷。关键不仅在于像素数量，还在于在定义的光照条件下的重复精度。单色版本还支持相关表面特征的高对比度表示。

“尤其是在高度反射的表面上，稳定且详细地描绘细微差别至关重要，”IDS的2D相机产品负责人Jürgen Hejna强调。“相机的高传感器分辨率和易于集成为工业应用提供了坚实的基础。”

集成的便利性也是多瑙动力公司决定性因素之一。相机可以通过标准接口集成到整体系统中。这减少了开发工作量，并确保在持续操作期间测试结果的稳定性。

可测量的收益

该解决方案的潜力在第一次现场部署中显现出来：人工智能检测到了即使是经验丰富的专业人士也很难察觉的偏差。最重要的是，显著减少的测试时间使得收益立即可测量。

之前每个欧元箱的人工视觉检查时间超过30秒，现在已减少到5秒以内。其基础由四个定义的光照场景组成，从中生成每个组件的四幅图像。后续的人工智能推理每个气缸的运行时间约为10毫秒。

同时，测试过程已完全数字化。测试结果现在被系统地记录并进行统计评估。之前未记录的废料和偏差现在可以透明地追溯。因此，人工质量控制并未被取代，而是得到了特别的支持。员工得到了减轻，测试过程可重复，质量被可测量地融入生产过程。

另一个里程碑是能够独立地重新训练人工智能。EVVA能够自主将新的产品变体和错误模式集成到系统中。这增强了解决方案未来的可行性，并允许在不改变基本系统结构的情况下对不断增长的需求进行调整。