在精密制造領域，小銅管（如制冷管、通信同軸電纜內導體）的微米級瑕疵（劃痕、凹坑、裂紋等）直接影響產品導電性、密封性及機械強度。傳統人工抽檢效率低（僅35米/分鐘）、漏檢率超15%，且無法滿足100%全檢需求。而渦流、超聲等設備雖可在線檢測，但對表面缺陷的識別精度有限（僅0.1mm），且難以區分復雜紋理背景下的微小瑕疵。  

 技術方案：AI視覺檢測系統的核心突破  

設備名稱：思普泰克智能AI視覺檢測系統（型號：SP-T300）  

技術架構：  

 多模態成像系統：  

 搭載500萬像素高速工業相機（幀率120fps）+環形偏振光源，消除金屬反光干擾；  

 結合遠心光學鏡頭，實現0.02mm/pixel的亞像素級分辨率，精準捕捉劃痕、氣孔等缺陷。  

 AI算法引擎：  

 基于自研輕量化神經網絡（模型體積<50MB），融合多尺度特征提取與注意力機制，區分銅管表面紋理與真實缺陷；  

 支持小樣本訓練：僅需500張缺陷樣本即可達到99.3%識別準確率，解決數據不足難題。  

 動態補償技術：  

 集成實時運動模糊校正算法，適應產線速度030米/分鐘，確保高速傳輸下圖像無畸變。  

 檢測流程：四步實現全自動質檢  

1. 高精度成像：  

通過多角度光源陣列掃描銅管表面，生成3D點云模型，還原0.02mm級凹坑深度。  

2. AI缺陷識別：  

采用語義分割模型（UNet++架構）實時標注瑕疵類型（劃痕/裂紋/夾雜物），定位精度±0.05mm。  

3. 數據決策：  

關聯工藝參數（如退火溫度、拉拔速度），自動分析缺陷成因并預警工藝偏差。  

4. 分級處理：  

系統聯動分揀機械臂，按缺陷等級（輕微/嚴重）分流至返修或報廢通道。  

 性能數據：量化效益提升  

 應用價值：從質檢到全鏈路優化  

 質量提升：實現銅管100%在線全檢，良率從92%升至98.5%，杜絕客戶索賠風險；  

 工藝優化：通過缺陷數據回溯（如裂紋集中出現在退火段），指導工藝參數調優，廢品率下降40%；  

 標準合規：滿足GB/T 177911999、ASTM B68等標準對銅管表面瑕疵的“零容忍”要求。  

當微米級瑕疵無所遁形，小銅管制造的競爭維度已從“成本控制”躍遷至“質量確定性”。AI視覺質檢不僅是技術的迭代，更是智能制造時代質量話語權的重新定義。