AI机器视觉助力密封圈缺陷检测，缺陷识别检出率高达99.8%

密封圈作为一种具有良好性能的密封材料，在工业领域具有极其广泛的应用，在汽车、船舶、管道、家用电器等多行业都能看见它的身影，广阔的市场需求促就密封圈产业的蓬勃发展密封圈属于大批量生产，在生产过程中难免会出现瑕疵品，因此需要对密封圈的质量进行检测。

而机器视觉技术正适用于大批量且检测内容单一的测量、检测和识别环节，所以许多密封圈生产厂家引进机器视觉技术，实现对密封圈的高效缺陷检测产品外形复杂，缺陷检测面临挑战密封圈作为工业生产十分关键的机械设备零部件，为了实现密封圈与密封部件之间的完全贴合，需要其表面光滑，严禁出现裂缝、暗纹等瑕疵。

但密封圈产品外形复杂，各种形状、款式、大小、材质数不胜数，缺陷类型也十分多样，包括裂纹、沙眼、起皮、飞边、变形、气泡等等，严重影响密封圈的密封性能基于机器视觉技术的密封圈缺陷检测，就是借助机器视觉检测软件，处理和分析工业相机采集的密封圈内外台阶与侧壁图像，根据分析的结果产生具体的报告信息，并利用结果控制生产和待测物体的运动。

但密封圈同种缺陷类型之间形状各异、颜色深浅不一，同时还存在缺陷微小成像不明显等情况，导致传统机器视觉较难准确判定，密封圈缺陷检测面临挑战因此，越来越多的密封圈厂家在传统机器视觉技术中融合深度学习算法，实现更高精度、更高效率的密封圈缺陷检测。

坚持研发投入，赋能缺陷检测现如今，国内机器视觉企业不断提高深度学习算法的研发投入，构建机器视觉相关生态以实现相关技术的持续迭代和发展但深度学习技术构建生态周期长、成本高，目前只有少数公司实现“传统机器视觉+深度学习”技术之间的融合，深眸科技便是其中之一。

自成立以来，深眸科技深耕机器视觉领域，并不断进行以深度学习为基础的差异化发展战略，通过传统机器视觉与深度学习技术，构建2000+AI行业模型及上千个图像算法处理模型的技术体系，围绕工业场景，创新研发轻辙视觉引擎、工业视觉标注平台、工业AI视觉系统等应用产品，为工业制造领域提供一站式AI视觉解决方案。

在密封圈缺陷检测案例中，针对密封圈缺陷类型繁杂等问题，深眸科技通过以深度学习为核心的AI视觉检测技术，挖掘非标环境下需求，以此为众多密封圈生产厂家提供更加可靠的软硬一体化解决方案深眸科技通过深度学习+传统机器视觉技术对密封圈进行缺陷检测，以神经网络为基础，通过训练神经网络对各类缺陷进行细节信息的学习，并建立包含缺陷特征的深度学习模型。

除此以外，深度学习技术还能从复杂背景中快速且精准识别密封圈的缺陷类型，并稳定检出成像不明显的细小裂纹和起皮，以实现缺陷的快速识别与检出搭载深度学习技术的机器视觉系统，还能实现密封圈内外台阶加侧壁全检，检测速度超过10个/秒，检测精度小于0.2mm，轻松应对复杂检测，检测识别准确率高达99.8%，实现更加稳定且精准的检测。

随着我国工业制造产业转型升级的加速，许多制造企业正在面临需求多样化、制造工艺复杂化、质量和效率要求提升、用工成本增加以及市场竞争加剧等诸多挑战，机器视觉创新技术与产品的出现，使得各行各业都有着更加光明的前景。

深眸科技也将持续探索“传统机器视觉+深度学习”技术，坚持创新驱动，赋能制造企业数智化转型升级加速

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