据统计，全球20%-30%的工业设备故障源自于轴承缺陷，这一数据突显了轴承生产企业在质量控制方面所面临的挑战。

NO.01 检测痛点

目前，大部分工厂的产品检测环节仍然依赖人工检测和传统机器视觉检测，面对日益激增的产量和质量需求，这些检测方式逐渐显得力不从心。

人工检测

• 效率低：专业质检员培养周期长，肉眼检测速率平均仅10个/分钟，缺陷漏检率高达15%。
• 成本高：生产单位平均约30%人力资源的投入之间环节。
• 精度差：由于个体视力及肉眼抗疲劳程度存在差异，细小的微裂纹漏检率高达18%。

传统机器视觉检测

• 金属表面反光干扰导致误判。

• 产线高速运转难以识别目标缺陷。

NO.02 技术突破：AI视觉检测方案

在视觉检测环节中，通过AI视觉检测系统对轴承的外圈、内圈、滚动珠、保持架的表面细微缺陷进行检测，检测精度可达0.005mm，远高于传统算法。除此之外，AI视觉检测技术还可以用于尺寸测量：检验成品尺寸是否满足设计要求；定位抓取：识别产品所在方位，输出位置信息至控制设备，由机械部分完成后续生产动作；装配验证：检测成品的构成是否完整，零件是否正确安装在对应位置等。

检测轴承保持架：

检测轴承内圈边缘：

检测轴承外圈表面：

检测轴承结构：

NO.03 方案优势

高效精准

在高速运转的生产线上，时间就等同于效益。AI视觉检测技术能够在毫秒级时间内完成对单个轴承的全面检测，与人工检测相比较，效率提升数10倍。同时，凭借其强大的算法能力，能够捕捉到肉眼难以察觉的微小瑕疵，相较于传统算法，AI检测算法精度可达微米级别，准确率高达99.9%。

智能学习

AI的核心在于学习与进化。AI视觉检测技术能够不断从检测数据中学习，自我优化检测模型，不断提升识别精度。面对复杂多变的检测环境、不同型号材质的轴承以及随着生产工艺变化而产生的新缺陷类型，算法都能迅速适应，保持检测的高效率与准确性。