【汽车篇】AI深度学习在汽车零部件外观检测——连接器X-Ray透视检测

连接器是整车线束的神经节点,内部任何 50 µm 级异物或断丝都可能引发"拉弧烧蚀"级召回。传统 2D 光学只能看表面,超声/CT 又太慢。本文提出一套"X-Ry +AI深度学习"在线全检方案,检出率≥99.9%,过杀率≤0.1%,已在头部 Tier-1 稳定运行一年多并复制 6多条产线,为行业提供了可落地的"透视级零缺陷"范式。

一、行业痛点再定义

1 缺陷隐匿性高

连接器端子间距 0.4 mm 以下,金属丝残留、毛刺、熔锡球等缺陷常被铜壳遮挡,2D 视觉漏检率>8%。

2 节拍瓶颈

传统 CT 需 15~30 s/件,无法满足 60 JPH 以上线速;离线抽检又带来数据黑洞。

3 工艺闭环缺失

X-Ray 图像虽"看见"缺陷,但无法与注塑、冲压、裁切参数实时关联,工程师仍靠经验调机。

二、检测内容(全部在线 100% 覆盖)

A. 金属异物

端子间隙内 50 µm 铜丝、铁屑、锡珠

B. 几何缺陷

毛刺 >20 µm、压伤深度 >15 µm、变形量 >0.05 mm

C. 工艺偏差

点焊偏移 >0.1 mm、裁切偏移 >30 µm、熔锡桥接宽度 >0.08 mm

三、方案价值

1、 成熟度

上线 15 个月,累计检测 1200 万件,零漏检客诉;头部客户已复制 6 条产线,ROI 周期 11 个月。

2、降本增效

单条产线节省离线 CT 设备 3 台(≈180 万元)

减少抽检人工 6 人/班,年节省人工成本 144 万元

因零缺陷交付,客户取消 2% 质量保证金,年释放现金流 900 万元

连接器 X-Ray 透视检测方案用" AI深度学习+ 99.9% 检出率"两板斧,解决了隐匿缺陷看不清、CT 节拍跟不上、数据闭环难落地的三角矛盾,已在头部客户批量复制,东声期待与行业共建"零缺陷"连接器新基准。

相关推荐
aircrushin几秒前
中国多模态大模型历史性突破:智源Emu3自回归统一范式技术深度解读
人工智能
Lsx_8 分钟前
前端视角下认识 AI Agent 和 LangChain
前端·人工智能·agent
aiguangyuan9 分钟前
使用LSTM进行情感分类:原理与实现剖析
人工智能·python·nlp
Yeats_Liao17 分钟前
评估体系构建:基于自动化指标与人工打分的双重验证
运维·人工智能·深度学习·算法·机器学习·自动化
深圳市恒星物联科技有限公司22 分钟前
水质流量监测仪:复合指标监测的管网智能感知设备
大数据·网络·人工智能
断眉的派大星33 分钟前
均值为0,方差为1:数据的“标准校服”
人工智能·机器学习·均值算法
A尘埃42 分钟前
电子厂PCB板焊点缺陷检测(卷积神经网络CNN)
人工智能·神经网络·cnn
Tadas-Gao43 分钟前
缸中之脑:大模型架构的智能幻象与演进困局
人工智能·深度学习·机器学习·架构·大模型·llm
中金快讯1 小时前
新视野混合净值波动有几何?贝莱德基金回撤控制策略是否命中关键?
人工智能
楚兴1 小时前
MacBook M1 安装 OpenClaw 完整指南
人工智能·后端