玻璃漏板外观缺陷检测

Part.01案例背景

服务单位是一家专注于漏板生产与研发的企业，拥有的生产线和一支高素质的研发团队，铂铑合金漏板是该公司研发团队的新成果之一。这种漏板采用了的铂铑合金材料，具有的耐高温和抗腐蚀性能。在玻璃纤维生产过程中，铂铑合金漏板能够确保熔融玻璃液的均匀流出，从而提高玻璃纤维的质量和生产效率。

在生产过程中，漏板因长时间高温、腐蚀及机械应力作用，常出现缺口、裂纹、穿孔等缺陷，漏板作为关键部件，其完好性直接关系到产品质量及资源利用效率，这些缺陷若未能及时发现并处理，将可能造成经济损失。

Part.02难点痛点

◆人工检测成本高

产线设备多，生产时间长，完全依靠人工巡检，成本率低。

◆检测效果不

传统的人工检测方式容易出现漏检，难以检测的全面性和准确性。

Part.03解决方案

基于这种场景需求，我们集成了工业相机及定制化的AI检测算法，能够在生产线上对运行中的漏板进行非接触式、高速、的实时检测。通过深度学习技术，系统能够自动识别并标记出漏板表面的缺口、裂纹、穿孔等缺陷，并根据预设的阈值判断缺陷的严重程度，生成详细的检测数据。为生产管理人员提供实时的漏板状态信息，助力企业实现智能化、化的生产管理。

Part.04应用效果

地提高了漏板质量检测的准确性，降低了人工检测的成本和风险。通过实时、全面的监控，企业能够及时发现漏板缺陷，避免质量问题所带来的经济损失。

本方案同样支持二次定制化开发，以满足不同企业的特定需求。例如，可以根据企业的具体产品特性和生产工艺，调整和优化AI模型的检测逻辑和算法，提高检测的准确性和效率。同时，还可以根据企业的业务需求，开发数据服务API，实现与上下游业务系统的无缝对接。