应用案例-轴承缺陷检测

轴承缺陷检测

一、概述

轴承广泛应用于电机、汽车、航空航天等多个领域,承载着机械部件的旋转和支撑功能。常见的缺陷包括表面裂纹、磨损、尺寸偏差等,这些缺陷会降低轴承的性能,还可能导致设备的整体故障,轴承进行高效、准确的缺陷检测至关重要。

二、传统缺陷检测方法的难点

  • 人为误差:由于检测人员的经验和技能差异,可能导致检测结果的准确性不一。

  • 效率低下:手动检查速度慢,难以满足大规模生产的需求,容易导致瓶颈。

  • 难以检测微小缺陷:在高精度要求的应用中,微小或复杂的缺陷可能被传统方法忽略,影响产品的质量。

  • 数据处理不足:传统方法通常无法有效分析和利用大量数据,限制了故障预测和优化能力。

三、AI在轴承缺陷检测中的优势

  • 高效性: AI模型可以在短时间内处理大量数据,显著提高检测速度,适应大规模生产的需求。

  • 准确性: AI模型可识别出微小和复杂的缺陷,降低由于人为因素导致的检测错误。

  • 适应性: AI模型能够训练识别不同类型的缺陷,训练识别不同类型的缺陷,适应多样化的检测需求。

  • 成本效益: 提高检测准确性和效率,降低了因缺陷产品带来的经济损失.

四、检测流程

4.1 数据准备

用labelmeAI标注软件做前期数据准备,结合AI多边形标注辅助功能,可以自动识别和建议标注区域,减少人工操作的时间,同时降低人为错误。

轴承缺陷标注

4.2 模型训练

在深度视觉AI训练平台上创建项目,使用标注好的缺陷数据对模型进行训练。

设置好训练参数之后,点击训练模型。

训练完成的模型格式为.dvp。

4.3 缺陷识别

使用深度视觉AI测试平台,可视化训练完成模型的效果,自动识别轴承的缺陷。

总结

深度视觉 AI 平台提供了分类、目标检测、实例分割等算法能力,以及简单易用的 AI 训练平台和 AI 测试平台,显著提升了项目的实施速度,也能提供准确的检测结果,确保用户能够高效地进行 AI 视觉应用的开发和优化。