汽车作为现代出行常用的交通方式，与每个人的工作生活密不可分，轮毂是汽车行驶的根基，不仅要承载整车的重量，还要抵御行驶过程中每一次转弯、加速、刹车带来的大力冲击，因此轮毂质量的重要性不可忽视。

然而，一个合格轮毂的诞生需要经历多种复杂的工序，每一道工序都有不同的制作工艺，细小的误差就可能导致生产的轮毂出现缺陷，这无疑给后续的质检环节带来巨大压力。

01轮毂的常见缺陷

• 气孔缺陷

轮毂生产过程中，如果排气不充分、原材料熔炼温度不够高、熔炼时间不够长，可能导致其未能完全融化，那么在注模的时候便会产生气孔，气孔的出现将会使轮毂的承压能力大打折扣。

• 夹杂缺陷

夹杂的产生可能会影响轮毂的结构强度和稳定性，这是因为生产环境复杂，原材料在熔炼的过程中可能混入杂质，在冷却凝固后形成夹杂缺陷。

• 裂纹缺陷

裂纹的出现很可能是锻造或加工工艺不当造成的，温度控制不够精准、材料自身应力分布不均等情况都会导致其后期冷却时产生裂纹。裂纹缺陷只要存在，轮毂就有断裂的风险。

02人工智能大显身手

面对这些可能存在的复杂缺陷以及庞大的生产规模，先进的人工智能视觉检测技术成为了解决这类棘手问题的首要选择。

人工智能视觉检测技术基于机器学习和深度学习等人工智能算法，具有很强的灵活性和适应性，可以适应不同的检测环境，在复杂背景下对轮毂的外观瑕疵进行高精度检测。同时，算法具备自我优化的能力，在对轮毂缺陷样本进行学习后，可以泛化对各类缺陷的识别，进一步提升检测性能，就像经验丰富的轮毂质检员，能够准确识别不同形状、不同位置、不同大小的气孔、夹杂、裂纹等缺陷。

<通过视觉AI云平台训练检测模型>

随着相关技术的进一步发展，人工智能视觉检测技术的使用门槛大幅度降低，不要任何专业知识，也可以轻松上手使用。目前，视觉AI云平台集成多种人工智能算法，可以通过上传缺陷样本图片训练并生成适用于复杂场景下的缺陷检测模型，将模型下载至本地就可以实现自动化视觉检测。