摘要：在生产一线，对于零件外观检测，质检人员长期依赖目视检查，通过强光灯、显微镜、内窥镜等设备识别产品表面缺陷，这种传统的检测方法存在明显的局限性：人员易产生视觉疲劳，细微的划痕、色差、特殊结构变形等宛如捉摸不定的暗影，稍纵即逝，存在错漏检风险。如若搭建高精度视觉识

邵伦福 李小娟

构建智能化质量管控体系

在生产一线，对于零件外观检测，质检人员长期依赖目视检查，通过强光灯、显微镜、内窥镜等设备识别产品表面缺陷，这种传统的检测方法存在明显的局限性：人员易产生视觉疲劳，细微的划痕、色差、特殊结构变形等宛如捉摸不定的暗影，稍纵即逝，存在错漏检风险。如若搭建高精度视觉识别能力的AI系统嵌入一线总检，能毫秒之间锁定并标记出人眼难察的细微缺陷，显著提升微小缺陷的检出率，大幅度降低误判率。AI对海量历史缺陷数据的反刍能力可以从千万张瑕疵图片中提炼规律，在参数设定阶段即可发出预警，边缘毛刺风险、碰划伤问题提前发现。这使质量防线主动前移，从拦截缺陷演变到预防缺陷的新维度。

智能检测技术的应用

AI人机协作：AR智能检测眼镜实现自动对比CAD模型与实物尺寸，开启3D激光扫描，AR智能检测眼镜可高效检测复杂曲面的毫米级尺寸偏差。短时间内完成多个维度的检测，减少检验人员的工作量，提升检测效率。

自动化数据处理：AI云处理技术自动将尺寸数据直接导入后台控制系统，实时监控质量状况，发现异常及时报警。

质量分析优化：基于大数据统计分析和趋势预测，适应不同材质、形状零件的检测需求。AI强大的数据统计分析和追溯，可以及时掌握产品生产质量薄弱环节，改进加工工艺，提升整体产品质量。

质量管理数字化转型

堆积如山的检测报告里潜伏着难以察觉的隐患，庞大的过程记录及最终结果数据审核令人心力交瘁。当AI之风吹入质量管理的深谷，将AI驱动全流程质量追溯运用于工作中，将各类检测报告与过程记录数据导入统一平台，让数据在内网平台聚沙成塔，让质量洞察真实流动起来，任何异常皆可瞬间溯源。

AI检测系统的运用推动质验人员角色转型

质量人员从操作执行转向系统管理。在传统的检验中，人员主要依赖量具手动测量、肉眼识别缺陷。AI系统普及后，检验人员的核心工作转向保障系统稳定运行，比如调试检测设备参数、校准图像采集精度、处理系统异常报警等。

从单一的检验员转向质量分析，通过缺陷数据统计与生产过程关联分析，提出预防性改进建议，从事后检验延伸到事前预防。

从经验判断转向标准制定：将人工检验经验转化为AI判定标准，制定更为精准的检测标准。他们根据产品特性和行业规范，定义缺陷级别，确保系统检测符合实际需求。AI检测系统的运用释放了重复劳动的时间，使其更聚焦于质量管控的核心价值。

AI技术的运用并不是取代人工，而是重构了质量管理工作模式，在人机协同的新模式下，我们将以数据为驱动，以智能化为手段，持续提升质量管控水平，向“零缺陷”的质量目标不断迈进。

来源：新浪财经