齿轮质检的三大管理痛点
在齿轮制造车间干了15年，我见过太多因质检疏漏导致的批量报废。某变速箱厂因齿面裂纹漏检，单批次损失超80万。当前行业普遍存在：
- 人工目检效率低，每小时仅能检测200-300件，且疲劳后漏检率超15%
- 传统机器视觉对反光金属表面适应性差，误报率高达30%
- 缺陷类型复杂（缺齿、毛刺、裂纹、形变等），单一算法难以全覆盖
BVS-AI视频分析系统的闭环方案
我们采用边缘计算+深度学习架构，在江苏某齿轮龙头企业的生产线验证数据：
1. 光学成像优化：定制环形光源+偏振滤光镜，解决金属反光干扰，图像信噪比提升至42dB
2. 多模型协同检测：
- YOLOv5s快速定位齿轮位置（响应时间<8ms）
- ResNet34分类网络识别7类缺陷（最小检出裂纹0.03mm）
- 3D点云分析齿形轮廓偏差（精度±5μm）
3. 动态学习机制：通过算法沙盘技术，每新增100个样本自动迭代模型，误报率持续下降
工业场景下的特殊处理
在东北某重型机械厂零下25℃环境中，我们做了这些适配：
- 硬件：选用宽温型工业相机（-30℃~70℃稳定运行）
- 算法：增加霜雾补偿模块，成像清晰度保持90%以上
- 部署：支持与原有MES系统对接，质检数据实时回传
为什么客户选择我们
- 交付快：标准方案7天上线，支持海康/大华等主流相机利旧改造
- 接口全：提供RESTful API、OPC UA、Modbus等工业协议对接
- 运维简：WEB端可视化配置界面，非技术人员可调整检测阈值
国家高新技术企业背书，15年累计为三一重工、格力装备等120+制造企业提供视觉质检方案。特别在齿轮检测领域，我们的多光谱融合技术已申请发明专利（ZL202310586XXX.X）。
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