机油是汽车发动机使用中不可或缺的润滑剂，机油瓶则是保障机油品质和输送的主要载体。然而，在机油瓶的制造和使用过程中，一些问题可能会影响机油产品的质量和可靠性。例如，人工操作失误、生产设备磨损以及生产缺陷可能导致机油瓶密封不严、材料不合格或瓶盖漏液等。

这些问题对机油的质量和可靠性会造成直接影响，因为任何泄漏或不良密封都可能加速机油的氧化，降低其性能和寿命，更可能对车辆发动机的稳定性和性能造成损害，对车主和行车安全构成威胁。因此，对该产品进行产品缺陷检测至关重要。

产品缺陷类型

机油瓶的常见缺陷类型主要包括以下几种：(1)标签异常：贴标过近（标签与瓶身轮廓距离过近）、多标、缺标；(2)液位线弯曲、瓶身存在瑕疵点；（3）瓶口扁圆、瓶身有划痕；（4）瓶身凹陷等；如图1所示。

图1：常见瓶身缺陷示例图。

机油瓶标签侧缺陷检测方案

(1)硬件构建

将面光源与产品平行放置，使其均匀地覆盖整个观测区域。该方法有助于突出产品的细节特征，尤其是在进行精细或表面缺陷检测时，能够显著提高检测的准确度。

图2：瓶身侧面照射方式。

(2)图像处理与算法应用

图3：贴标过近检测效果。

当标签距离瓶身轮廓距离过近、过远时，二者之间的面积相应的会变小或变大。通过判断分割模型输出的面积是否在阈值范围内，可以准确判断是否贴标过近。

图4：缺标检测效果。

基于AI分类模型进行缺陷检测，并将该分类模型与上述分割模型串联组合，可以有效判断是否存在多标、缺标等缺陷。

机油瓶瓶身前侧缺陷检测方案

(1)硬件构建

机油瓶瓶身前侧朝向前方，为了确保液位线部分的完整拍摄，将相机安置在产品斜上方45°角的位置，以保证在拍摄的同时不干扰生产线的运行。

图5：瓶身前侧照射方式。

(2)图像处理与算法应用

图6：瓶身前侧瑕疵点与液位线区域检测定位效果。

利用物体检测模型对瑕疵点与液位线进行检测定位，通过返回的检测置信度进行缺陷检测，并根据物体检测模型返回的液位线区域的定位信息，进行后续液位线弯曲度的处理。

机油瓶瓶身顶部缺陷检测方案

(1)硬件构建

相机置于传送带正上方，产品经过传感器时触发相机进行拍照。

图7：瓶身顶部照射方式。

(2)图像处理与算法应用

图8：瓶身顶部划痕与瓶口真圆度检测效果。

针对机油瓶顶部瓶口与划痕缺陷，利用检测模型进行瓶口定位与划痕检测，当检测到划痕时，则判为不良品；若没有检测到划痕时，则利用检测模型返回的瓶口定位信息，进行后续瓶口真圆度的判定。

机油瓶瓶身底部缺陷检测方案

(1)硬件构建

相机置于传送带正下方，产品经过传感器时触发相机进行拍照。

图9：瓶身底部照射方式。

(2)图像处理与算法应用

图10：瓶身底部污渍与logo成型状况检测效果。

针对机油瓶底部污渍与logo成型状况，利用物体检测模型进行污渍区域检测与logo区域定位，当检测到污渍时，则判定产品为不良品；若没有检测到污渍，则根据模型返回的logo区域信息进行后续差异检测。

结论

AI在工业检测中展现出广阔的应用前景，其能够精准实现不良品检测，不仅大幅提升了检测速度，还提高了检测的准确性和鲁棒性。随着AI技术的不断发展和应用，通过将其应用到不同领域，如瓶身外观检测、工业零部件检测、场景检测等，可以实现更加智能化的生产、质量控制及安全监测。该技术的应用不仅提高了生产效率和产品质量，还为工业制造注入了更高效、更智能的未来。