在工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域，產(chǎn)品質(zhì)量是企業(yè)立足市場(chǎng)的核心競(jìng)爭(zhēng)力，而質(zhì)檢環(huán)節(jié)則是守護(hù)產(chǎn)品質(zhì)量的最后一道防線。隨著工業(yè) 4.0 的深入推進(jìn)，傳統(tǒng)質(zhì)檢方式逐漸難以滿足現(xiàn)代化生產(chǎn)的需求，視覺檢測(cè)技術(shù)憑借其獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，悄然崛起并成為工業(yè)質(zhì)檢的 “新主流”。今天，我們就來深入探討視覺檢測(cè)技術(shù)如何突破傳統(tǒng)局限，以及它背后的核心技術(shù)單元究竟發(fā)揮著怎樣的關(guān)鍵作用。
一、傳統(tǒng)質(zhì)檢的困境：效率與精度的雙重瓶頸
長(zhǎng)期以來，工業(yè)質(zhì)檢主要依賴人工肉眼觀察或簡(jiǎn)單工具輔助檢測(cè)，這種模式在生產(chǎn)規(guī)模較小、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單的時(shí)代尚能勉強(qiáng)應(yīng)對(duì)，但在現(xiàn)代化大規(guī)模、高精度生產(chǎn)場(chǎng)景下，早已暴露出諸多難以克服的問題。
從效率來看，人工檢測(cè)受生理極限限制，每分鐘最多可檢測(cè)數(shù)十個(gè)產(chǎn)品，面對(duì)每秒可達(dá)數(shù)十件甚至上百件的高速生產(chǎn)線，人工檢測(cè)往往力不從心，極易造成產(chǎn)品堆積、生產(chǎn)線停滯，嚴(yán)重影響生產(chǎn)效率。以 3C 電子行業(yè)的手機(jī)屏幕檢測(cè)為例，一條手機(jī)組裝線日均產(chǎn)能可達(dá)數(shù)千臺(tái)，若依靠人工逐片檢查屏幕是否存在劃痕、氣泡，不僅需要大量質(zhì)檢人員輪班，還會(huì)因疲勞導(dǎo)致檢測(cè)速度下降，拖慢整體生產(chǎn)進(jìn)度。
從精度來看，人工檢測(cè)主觀性極強(qiáng)，檢測(cè)結(jié)果受檢測(cè)人員的經(jīng)驗(yàn)、狀態(tài)、情緒等因素影響巨大。同樣一個(gè)細(xì)微的產(chǎn)品缺陷，經(jīng)驗(yàn)豐富的老員工可能一眼識(shí)別，而新手則可能遺漏；員工在疲勞或情緒不佳時(shí)，也會(huì)大幅降低檢測(cè)準(zhǔn)確率。此外，對(duì)于一些肉眼難以分辨的微小缺陷，如半導(dǎo)體芯片上微米級(jí)的線路瑕疵、藥品膠囊上的細(xì)微裂痕，人工檢測(cè)更是 “無能為力”，這些未被檢出的缺陷流入市場(chǎng)后，不僅會(huì)損害消費(fèi)者利益，還會(huì)給企業(yè)帶來巨大的品牌風(fēng)險(xiǎn)和經(jīng)濟(jì)損失。
與此同時(shí)，人工質(zhì)檢還面臨著人力成本攀升的壓力。隨著勞動(dòng)力市場(chǎng)供需結(jié)構(gòu)變化，企業(yè)需要為質(zhì)檢人員支付高額薪資，且人員流動(dòng)性大，培訓(xùn)成本高，進(jìn)一步增加了企業(yè)的運(yùn)營(yíng)負(fù)擔(dān)。種種困境表明，傳統(tǒng)質(zhì)檢方式已無法適應(yīng)現(xiàn)代工業(yè)高質(zhì)量、高效率的生產(chǎn)需求，變革質(zhì)檢技術(shù)迫在眉睫。
二、視覺檢測(cè)技術(shù)崛起：工業(yè)質(zhì)檢的 “智能革命”
在傳統(tǒng)質(zhì)檢陷入瓶頸之際，視覺檢測(cè)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。它以計(jì)算機(jī)視覺為核心，融合圖像處理、人工智能、光學(xué)等多學(xué)科技術(shù)，通過工業(yè)相機(jī)、光源、圖像處理軟件等設(shè)備，模擬人眼的視覺功能，實(shí)現(xiàn)對(duì)產(chǎn)品外觀、尺寸、缺陷等指標(biāo)的自動(dòng)檢測(cè)與判定。
與傳統(tǒng)人工檢測(cè)不同，視覺檢測(cè)技術(shù)無需人工干預(yù)，可 24 小時(shí)不間斷工作，既能適應(yīng)高速生產(chǎn)線的檢測(cè)需求，又能保證檢測(cè)結(jié)果的穩(wěn)定性和一致性。目前，視覺檢測(cè)技術(shù)已廣泛應(yīng)用于 3C 電子、汽車制造、食品飲料、醫(yī)療器械、新能源等多個(gè)行業(yè)，涵蓋產(chǎn)品表面缺陷檢測(cè)（如劃痕、污漬、變形）、尺寸測(cè)量（如孔徑、長(zhǎng)度、角度）、裝配驗(yàn)證（如零件缺失、錯(cuò)位）、字符識(shí)別（如生產(chǎn)日期、二維碼）等多個(gè)檢測(cè)場(chǎng)景，成為推動(dòng)工業(yè)質(zhì)檢向智能化、自動(dòng)化轉(zhuǎn)型的核心力量。
數(shù)據(jù)顯示，截至 2024 年，全球工業(yè)視覺檢測(cè)市場(chǎng)規(guī)模已突破 200 億美元，中國(guó)作為全球制造業(yè)大國(guó)，市場(chǎng)規(guī)模占比超過 30%，且年均增長(zhǎng)率保持在 15% 以上。這一數(shù)據(jù)充分說明，視覺檢測(cè)技術(shù)已從 “小眾技術(shù)” 走向 “主流應(yīng)用”，成為工業(yè)企業(yè)提升質(zhì)檢水平、保障產(chǎn)品質(zhì)量的重要選擇。
三、視覺檢測(cè)的核心構(gòu)成：三大單元撐起 “智能檢測(cè)大腦”
視覺檢測(cè)技術(shù)之所以能實(shí)現(xiàn)高效、精準(zhǔn)的檢測(cè)，關(guān)鍵在于其背后三大核心單元的協(xié)同運(yùn)作 —— 圖像采集單元、光源單元、圖像處理單元。這三大單元如同 “眼睛”“燈光” 和 “大腦”，共同構(gòu)成了視覺檢測(cè)系統(tǒng)的核心架構(gòu)。
1. 圖像采集單元：精準(zhǔn)捕捉產(chǎn)品 “模樣”，為檢測(cè)提供 “原始素材”
圖像采集單元是視覺檢測(cè)系統(tǒng)的 “眼睛”，主要由工業(yè)相機(jī)和工業(yè)鏡頭組成，其核心作用是將產(chǎn)品的物理信息轉(zhuǎn)化為可被計(jì)算機(jī)處理的數(shù)字圖像，為后續(xù)的缺陷分析和尺寸測(cè)量提供高質(zhì)量的 “原始素材”。
工業(yè)相機(jī)：與我們?nèi)粘Ｊ褂玫南M(fèi)級(jí)相機(jī)不同，工業(yè)相機(jī)具有高分辨率、高幀率、高穩(wěn)定性的特點(diǎn)，能在復(fù)雜的工業(yè)環(huán)境（如高溫、高塵、振動(dòng)）下持續(xù)工作。根據(jù)檢測(cè)需求的不同，工業(yè)相機(jī)可分為面陣相機(jī)和線陣相機(jī)：面陣相機(jī)適合檢測(cè)靜態(tài)或低速移動(dòng)的產(chǎn)品，如電子元件的外觀檢測(cè)；線陣相機(jī)則適合檢測(cè)高速連續(xù)運(yùn)動(dòng)的產(chǎn)品，如布匹、鋼板的表面缺陷檢測(cè)，其單條線的分辨率可達(dá)數(shù)千像素，能通過連續(xù)拍攝拼接成完整的產(chǎn)品圖像，避免因運(yùn)動(dòng)模糊導(dǎo)致的檢測(cè)誤差。
工業(yè)鏡頭：工業(yè)鏡頭相當(dāng)于 “眼睛的晶狀體”，直接影響圖像的清晰度和成像質(zhì)量。選擇合適的工業(yè)鏡頭需要考慮焦距、視場(chǎng)角、工作距離等參數(shù)：焦距決定了鏡頭的成像范圍，短焦距鏡頭適合檢測(cè)大尺寸產(chǎn)品，長(zhǎng)焦距鏡頭適合檢測(cè)小尺寸產(chǎn)品的細(xì)節(jié)；視場(chǎng)角需與產(chǎn)品尺寸匹配，確保產(chǎn)品能完整呈現(xiàn)在圖像中；工作距離則要根據(jù)生產(chǎn)線的空間布局確定，避免鏡頭與產(chǎn)品或生產(chǎn)線設(shè)備發(fā)生碰撞。
例如，在汽車零部件檢測(cè)中，檢測(cè)人員需要觀察發(fā)動(dòng)機(jī)缸體表面的微小砂眼（直徑僅 0.1mm），此時(shí)會(huì)選擇分辨率為 500 萬像素的面陣工業(yè)相機(jī)，搭配焦距為 25mm 的工業(yè)鏡頭，在 100mm 的工作距離下拍攝，確保砂眼能清晰地呈現(xiàn)在圖像中，為后續(xù)檢測(cè)提供精準(zhǔn)的 “素材”。
2. 光源單元：照亮檢測(cè) “盲區(qū)”，消除干擾確保成像質(zhì)量
如果說圖像采集單元是 “眼睛”，那么光源單元就是 “燈光”。在工業(yè)檢測(cè)場(chǎng)景中，產(chǎn)品表面的反光、陰影、顏色差異等因素，很容易導(dǎo)致圖像出現(xiàn)明暗不均、細(xì)節(jié)模糊的問題，進(jìn)而影響檢測(cè) accuracy。光源單元的核心作用就是通過合理的光線照射，突出產(chǎn)品的缺陷特征，消除環(huán)境光或產(chǎn)品自身反光的干擾，確保圖像采集單元能拍攝到清晰、穩(wěn)定的圖像。
常見的工業(yè)光源包括面光源、環(huán)形光源、條形光源、點(diǎn)光源等，不同類型的光源適用于不同的檢測(cè)場(chǎng)景：
面光源：光線均勻，適合檢測(cè)平面類產(chǎn)品（如手機(jī)屏幕、玻璃蓋板），能有效避免局部反光導(dǎo)致的缺陷遺漏；
環(huán)形光源：光線呈環(huán)形分布，可從多個(gè)角度照射產(chǎn)品，適合檢測(cè)圓柱形產(chǎn)品（如軸承、螺絲）或產(chǎn)品的內(nèi)孔、凹槽，消除陰影干擾；
條形光源：光線呈線性分布，適合檢測(cè)產(chǎn)品的邊緣、縫隙或直線型缺陷（如金屬板材的劃痕），能突出缺陷的輪廓；
點(diǎn)光源：光線集中，亮度高，適合檢測(cè)產(chǎn)品的微小細(xì)節(jié)（如半導(dǎo)體芯片的線路），可增強(qiáng)細(xì)節(jié)對(duì)比度。
在實(shí)際應(yīng)用中，光源的選擇還需結(jié)合產(chǎn)品的材質(zhì)和顏色：對(duì)于金屬等反光較強(qiáng)的產(chǎn)品，會(huì)選擇低角度環(huán)形光源，通過漫反射減少反光；對(duì)于塑料等透光性較好的產(chǎn)品，會(huì)選擇背光源，利用產(chǎn)品缺陷處的透光差異突出缺陷（如塑料瓶的壁厚不均）。例如，在藥品膠囊檢測(cè)中，膠囊外殼為透明或半透明材質(zhì)，若直接用正面光源照射，難以發(fā)現(xiàn)內(nèi)部的異物，此時(shí)會(huì)采用背光源，讓光線從膠囊后方穿透，若膠囊內(nèi)有異物，會(huì)在圖像中形成明顯的陰影，便于后續(xù)檢測(cè)。
3. 圖像處理單元：賦予視覺 “智慧”，實(shí)現(xiàn)缺陷自動(dòng)判定
圖像處理單元是視覺檢測(cè)系統(tǒng)的 “大腦”，主要由圖像處理軟件和算法組成，其核心作用是對(duì)圖像采集單元獲取的數(shù)字圖像進(jìn)行處理、分析，最終實(shí)現(xiàn)缺陷的自動(dòng)識(shí)別、尺寸的自動(dòng)測(cè)量和結(jié)果的自動(dòng)判定。
圖像處理流程：通常分為三個(gè)步驟 —— 圖像預(yù)處理、特征提取、缺陷判定。
圖像預(yù)處理：由于工業(yè)環(huán)境中存在噪聲（如粉塵導(dǎo)致的圖像斑點(diǎn)、光源波動(dòng)導(dǎo)致的明暗不均），需要先對(duì)圖像進(jìn)行降噪、增強(qiáng)處理。例如，通過高斯濾波算法去除圖像中的噪聲斑點(diǎn)，通過灰度拉伸算法增強(qiáng)缺陷與背景的對(duì)比度，讓缺陷更易被識(shí)別。
特征提取：在預(yù)處理后的圖像中，通過邊緣檢測(cè)、閾值分割等算法提取產(chǎn)品的特征信息。例如，在尺寸測(cè)量中，通過邊緣檢測(cè)算法找到產(chǎn)品輪廓的邊緣點(diǎn)，再通過幾何計(jì)算得出產(chǎn)品的長(zhǎng)度、直徑等尺寸；在缺陷檢測(cè)中，通過閾值分割算法將缺陷區(qū)域與正常區(qū)域分離，提取缺陷的面積、形狀、位置等特征。
缺陷判定：將提取的特征信息與預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)（如缺陷最大允許面積、尺寸公差范圍）進(jìn)行對(duì)比，自動(dòng)判定產(chǎn)品是否合格。例如，在電子元件引腳檢測(cè)中，若檢測(cè)到引腳的長(zhǎng)度偏差超過 ±0.05mm，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)判定該產(chǎn)品為不合格，并觸發(fā)報(bào)警或分揀機(jī)制。
隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，基于深度學(xué)習(xí)的圖像處理算法逐漸成為主流。與傳統(tǒng)算法相比，深度學(xué)習(xí)算法無需人工預(yù)設(shè)特征參數(shù)，可通過大量樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，自主學(xué)習(xí)缺陷的特征，適用于更復(fù)雜的檢測(cè)場(chǎng)景（如產(chǎn)品表面多種缺陷的混合檢測(cè)）。例如，在 3C 電子行業(yè)的手機(jī)外殼檢測(cè)中，深度學(xué)習(xí)模型可同時(shí)識(shí)別劃痕、凹陷、色差等多種缺陷，檢測(cè)準(zhǔn)確率可達(dá) 99.5% 以上，遠(yuǎn)超傳統(tǒng)算法的 85%。
四、視覺檢測(cè)的優(yōu)勢(shì)：為何能取代傳統(tǒng)質(zhì)檢成為主流？
除了三大核心單元的技術(shù)支撐，視覺檢測(cè)技術(shù)還具備傳統(tǒng)質(zhì)檢無法比擬的三大優(yōu)勢(shì)，這也是它能快速成為工業(yè)質(zhì)檢主流的關(guān)鍵原因。
1. 高效精準(zhǔn)，超越人工極限
視覺檢測(cè)系統(tǒng)的檢測(cè)速度可根據(jù)生產(chǎn)線的需求靈活調(diào)整，最高可達(dá)每秒數(shù)百件，遠(yuǎn)超人工檢測(cè)的速度。例如，在食品飲料行業(yè)的瓶蓋檢測(cè)中，視覺檢測(cè)系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)每分鐘 1200 個(gè)瓶蓋的檢測(cè)，而人工每分鐘最多只能檢測(cè) 60 個(gè)，效率提升 20 倍。
在精度方面，視覺檢測(cè)系統(tǒng)的檢測(cè)精度可達(dá)微米級(jí)（0.001mm），能識(shí)別肉眼無法分辨的微小缺陷。例如，在半導(dǎo)體行業(yè)的芯片檢測(cè)中，視覺檢測(cè)系統(tǒng)可檢測(cè)到芯片線路上 0.05mm 的斷線缺陷，而人工即使借助放大鏡，也難以發(fā)現(xiàn)此類微小缺陷。此外，視覺檢測(cè)系統(tǒng)不受人工主觀因素影響，檢測(cè)結(jié)果的一致性可達(dá) 99.9% 以上，避免了人工檢測(cè)中 “同一件產(chǎn)品不同人檢測(cè)結(jié)果不同” 的問題。
2. 智能化自動(dòng)化，解放人力降低成本
視覺檢測(cè)系統(tǒng)可與生產(chǎn)線無縫對(duì)接，實(shí)現(xiàn)檢測(cè)過程的全自動(dòng)化，無需人工干預(yù)。例如，在汽車焊接生產(chǎn)線中，視覺檢測(cè)系統(tǒng)可安裝在機(jī)械臂旁，機(jī)械臂將焊接后的零件送至檢測(cè)位置后，系統(tǒng)自動(dòng)拍攝、分析、判定，合格的零件進(jìn)入下一道工序，不合格的零件被自動(dòng)分揀，整個(gè)過程無需人工操作，實(shí)現(xiàn)了 “無人化質(zhì)檢”。
自動(dòng)化檢測(cè)不僅解放了人力，還大幅降低了企業(yè)的人力成本。以一條日均產(chǎn)能 1 萬臺(tái)的手機(jī)組裝線為例，傳統(tǒng)人工質(zhì)檢需要 10 名質(zhì)檢人員（月薪 6000 元），年均人力成本為 72 萬元；而引入視覺檢測(cè)系統(tǒng)后，僅需 1 名維護(hù)人員（月薪 8000 元），年均成本僅 9.6 萬元，每年可節(jié)省人力成本 62.4 萬元。此外，視覺檢測(cè)系統(tǒng)的使用壽命可達(dá) 5-8 年，長(zhǎng)期來看性價(jià)比遠(yuǎn)高于人工質(zhì)檢。
3. 數(shù)據(jù)可追溯，助力生產(chǎn)優(yōu)化
視覺檢測(cè)系統(tǒng)在檢測(cè)過程中會(huì)自動(dòng)記錄每一件產(chǎn)品的檢測(cè)數(shù)據(jù)，包括檢測(cè)時(shí)間、產(chǎn)品編號(hào)、缺陷類型、缺陷位置、尺寸數(shù)據(jù)等，這些數(shù)據(jù)會(huì)被存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中，形成完整的質(zhì)檢數(shù)據(jù)檔案。企業(yè)可通過數(shù)據(jù)分析工具對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，了解缺陷的分布規(guī)律、產(chǎn)生原因，進(jìn)而優(yōu)化生產(chǎn)工藝。
例如，某電子元件生產(chǎn)企業(yè)通過分析視覺檢測(cè)系統(tǒng)的歷史數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn) 80% 的引腳長(zhǎng)度偏差缺陷集中在某一臺(tái)沖壓設(shè)備生產(chǎn)的產(chǎn)品中，技術(shù)人員對(duì)該設(shè)備的模具進(jìn)行調(diào)整后，引腳偏差缺陷率從 5% 降至 0.1%，大幅提升了產(chǎn)品合格率。同時(shí)，完整的檢測(cè)數(shù)據(jù)還可滿足行業(yè)監(jiān)管要求，當(dāng)產(chǎn)品出現(xiàn)質(zhì)量問題時(shí)，企業(yè)可快速追溯到具體的生產(chǎn)批次、檢測(cè)時(shí)間和檢測(cè)人員，明確責(zé)任，降低召回風(fēng)險(xiǎn)。
五、視覺檢測(cè)的應(yīng)用案例：在各行業(yè)落地生根，解決實(shí)際痛點(diǎn)
視覺檢測(cè)技術(shù)不僅在理論上具備諸多優(yōu)勢(shì)，在實(shí)際工業(yè)場(chǎng)景中也已落地生根，為不同行業(yè)解決了傳統(tǒng)質(zhì)檢難以攻克的痛點(diǎn)。
案例 1：3C 電子行業(yè) —— 手機(jī)屏幕缺陷檢測(cè)
手機(jī)屏幕作為手機(jī)的核心部件，其外觀質(zhì)量直接影響用戶體驗(yàn)。傳統(tǒng)人工檢測(cè)屏幕時(shí)，難以發(fā)現(xiàn)直徑小于 0.2mm 的氣泡、長(zhǎng)度小于 0.5mm 的劃痕，且檢測(cè)效率低，無法滿足高速生產(chǎn)線需求。某手機(jī)廠商引入視覺檢測(cè)系統(tǒng)后，采用 2000 萬像素面陣相機(jī)、環(huán)形光源，搭配深度學(xué)習(xí)算法，可自動(dòng)識(shí)別氣泡、劃痕、色差等 8 類缺陷，檢測(cè)精度達(dá) 0.05mm，檢測(cè)速度達(dá)每分鐘 120 片，較人工檢測(cè)效率提升 5 倍，缺陷漏檢率從 3% 降至 0.1%。
案例 2：汽車制造行業(yè) —— 發(fā)動(dòng)機(jī)缸體尺寸測(cè)量
發(fā)動(dòng)機(jī)缸體的尺寸精度（如孔徑、壁厚）直接影響發(fā)動(dòng)機(jī)的性能。傳統(tǒng)人工測(cè)量時(shí)，需使用卡尺、千分尺等工具，測(cè)量一個(gè)缸體需 15 分鐘，且測(cè)量結(jié)果受人工操作影響大。某汽車廠商引入視覺檢測(cè)系統(tǒng)后，采用線陣相機(jī)、面光源，通過圖像拼接技術(shù)獲取缸體完整圖像，再通過尺寸測(cè)量算法自動(dòng)計(jì)算孔徑、壁厚等 12 項(xiàng)參數(shù)，測(cè)量時(shí)間縮短至 30 秒，測(cè)量精度達(dá) 0.001mm，尺寸合格率從 95% 提升至 99.5%。
案例 3：食品飲料行業(yè) —— 瓶蓋密封性檢測(cè)
瓶蓋密封性差會(huì)導(dǎo)致飲料泄漏、變質(zhì)，傳統(tǒng)人工檢測(cè)時(shí)，需通過按壓、搖晃等方式判斷密封性，效率低且易誤判。某飲料廠商引入視覺檢測(cè)系統(tǒng)后，采用高速面陣相機(jī)、背光源，拍攝瓶蓋與瓶口的貼合處圖像，通過圖像處理算法分析貼合處的間隙大小，若間隙超過 0.02mm，則判定為密封性不合格，檢測(cè)速度達(dá)每分鐘 1500 個(gè)瓶蓋，漏檢率為 0，有效避免了不合格產(chǎn)品流入市場(chǎng)。
六、視覺檢測(cè)技術(shù)將開啟工業(yè)質(zhì)檢新篇章
隨著人工智能、5G、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的不斷發(fā)展，視覺檢測(cè)技術(shù)將迎來更多新的突破，在工業(yè)質(zhì)檢領(lǐng)域的應(yīng)用將更加廣泛和深入。
從技術(shù)層面來看，深度學(xué)習(xí)算法將向更輕量化、更快速的方向發(fā)展，未來視覺檢測(cè)系統(tǒng)可在邊緣設(shè)備（如工業(yè)相機(jī)）上直接運(yùn)行深度學(xué)習(xí)模型，減少數(shù)據(jù)傳輸延遲，滿足實(shí)時(shí)檢測(cè)需求；3D 視覺檢測(cè)技術(shù)將逐漸普及，與傳統(tǒng) 2D 視覺檢測(cè)相比，3D 視覺檢測(cè)可獲取產(chǎn)品的三維信息，能更精準(zhǔn)地檢測(cè)產(chǎn)品的高度、體積、曲面缺陷，適用于汽車零部件、醫(yī)療器械等復(fù)雜產(chǎn)品的檢測(cè)。
從應(yīng)用層面來看，視覺檢測(cè)系統(tǒng)將與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)深度融合，實(shí)現(xiàn)多生產(chǎn)線、多工廠的質(zhì)檢數(shù)據(jù)互聯(lián)互通，企業(yè)可通過云端平臺(tái)實(shí)時(shí)監(jiān)控各生產(chǎn)線的質(zhì)檢情況，進(jìn)行全局質(zhì)量管控；同時(shí)，視覺檢測(cè)技術(shù)將向更多細(xì)分行業(yè)滲透，如航空航天領(lǐng)域的零部件缺陷檢測(cè)、新能源領(lǐng)域的電池極片檢測(cè)等，為更多行業(yè)提供精準(zhǔn)、高效的質(zhì)檢解決方案。
對(duì)于工業(yè)企業(yè)而言，引入視覺檢測(cè)技術(shù)已不再是 “選擇題”，而是 “必答題”。未來，只有積極擁抱視覺檢測(cè)技術(shù)，才能提升產(chǎn)品質(zhì)量、降低生產(chǎn)成本、增強(qiáng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，在工業(yè) 4.0 的浪潮中占據(jù)有利地位。
視覺檢測(cè)技術(shù)的崛起，不僅是工業(yè)質(zhì)檢技術(shù)的一次 “革命”，更是工業(yè)智能化發(fā)展的重要體現(xiàn)。相信在不久的將來，視覺檢測(cè)技術(shù)將成為工業(yè)質(zhì)檢的 “標(biāo)配”，為全球工業(yè)高質(zhì)量發(fā)展注入更強(qiáng)動(dòng)力。
