背景知识

磁性材料是电子行业的基础功能材料，在生产过程中，由于工艺、机械及现场环境等不可预测因素，不可避免会导致产品出现缺块、裂缝、杂质、表面不平整等多种缺陷，而部分细小缺陷人工更是难以区别，漏检错检率高。

当前磁瓦缺陷检测环节主要还是由人工完成，企业用工成本高，人工检测也存在以下痛点：管理成本高，人员难招聘、老龄化、工作强度高、分拣动作简单机械；品质难以把控，个人标准难以管理、员工疲劳疏忽易导致品质问题；操作步骤多、难以提升效率。随着现代生产技术的进步，传统的检测手段已经不能满足生产的需要。

机器视觉检测就体现出它的独特优势，利用视觉系统的客观性、速度快、精度合适、现场抗干扰能力强等突出的优点，在大批量重复性工业生产过程中，可以大大提高生产效率和自动化程度，助力企业生产达到客户关切指标，为企业解决痛点，创造价值。

以下是听物科技自主研发的机器视觉AISEE软件平台在磁性材料外观缺陷检测的实际应用案例。

磁瓦缺陷外观检测

根据磁瓦外观设计10机位外观拍摄检测（以永磁磁瓦为例）：

外弧端面（2个机位）、侧面（2个机位）、外弧面（1个机位）；

内弧端面（2个机位）、侧面（2个机位）、内弧面（1个机位）。

检测需求分析

产品名称：永磁磁瓦

缺陷类型：缺块、裂缝、杂质、表面波纹、倒角不良等

缺陷尺寸：精度1mm以上（通常肉眼可见即可检）

检测速度：80-120 pcs/min

误检率：5%-10%

漏检率：1/1000以内

相机选型

使用机器视觉专用工业相机，采用USB3.0高速传输接口。具备工业级成像质量、高帧率采集能力、高带宽低延时图像传输。

使用机器视觉专用光源，包括环形光源、条形光源、无影光源等各种结构，根据实际拍摄物体，匹配相关方案，保证良好的成像效果。 

检测效果

云端AI工具链支持

AISEE视觉处理系统通过提供视觉定位、测量、检测、识别等算子工具箱，拖拽式系统搭建、零代码编程，致力于让客户快速、准确的构建视觉应用系统。最快0.5小时内完成视觉系统配置，达到应用效果。

通过相机接入即插即用，借助AI深度学习算法，以及云端的AI工具链，提供端边云协同的解决方案。

技术优势

目前基于听物科技自主研发的AI机器视觉软件已成功应用于磁性材料、5G、电子、汽车零部件等相关行业。

检测结论

听物科技AISEE软件平台对图像处理后提取的缺陷进行分类，既可达到质量检测的目的，也可以对缺陷类型进行统计分析；同时也支持客户各类产品型号的新增与删除，缺陷参数与之设置等；对于已经学习过的产品型号，可进行迁移学习，软件提供一键切换功能。这为改进生产工艺提供了有效帮助，在检测缺陷和提高产品品质等方面有巨大的推广应用价值。快速开发部署的软件能力，也受到广大自动化公司及设备公司的青睐。

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