ALFA機器視覺檢測系統-光學影像篩選機-電子五金零配件

表面缺陷檢測作為制造過程中必不可少的一步，廣泛應用于各個工業領域，包括3C、半導體和電子、汽車、化工、醫藥、輕工、軍工等行業，催生了眾多上下游企業。自20世紀以來，表面缺陷檢測大致經歷了人工視覺檢測、單一機電或光學技術檢測和機器視覺檢測三個階段

雖然視覺檢測在中小企業中得到了廣泛應用，但在中小企業中仍然是最先進、應用最廣泛的。據統計，目前，80以上的工業表面缺陷檢測仍依賴于人工檢測方法，每天生產線上的人工檢測工人超過350萬人。以富士康和伯恩光學為代表的制造企業招聘了大量質檢人員，并采取流水線形式進行檢測。然而，隨著人口紅利、枯燥的工作、低自由度和低工資的消失，愿意從事質量檢測的人越來越少，就業問題變得越來越突出

從目前的發展趨勢來看，機器視覺等先進檢測系統將逐漸取代手動檢測，這主要是由于人工檢測方法存在以下缺點：
1、勞動強度高，檢測穩定性和一致性差
手工檢測方法要求工人固定位置，用肉眼觀察產品是否有缺陷。長時間測試容易對人眼造成傷害，尤其是在測試玻璃和金屬等強反射物體的表面時。冶金、軌道交通、機械制造等行業的缺陷檢測現場噪聲大、煙霧大、風險高。他們長期處于惡劣的工作環境中，對工人的身心健康產生了不良影響。受工人情緒波動、技術水平、判斷標準、個體差異等因素影響，甚至無法保證同批次產品的檢測穩定性和一致性，使產品質量波動不均

2。自動化程度低，生產效率低
由于工人質檢效率的上下限和人工成本越來越高，企業普遍采用抽檢策略，以確保生產效率。從一批產品中隨機抽取少量產品來評估整批產品的質量，這遠沒有全面測試嚴格。因此，手工缺陷檢測很容易陷入一個矛盾：質量控制和生產效率不能兼而有之。這一矛盾在織物、帶鋼、薄膜等產品的表面缺陷檢測中尤為突出。這些產品大多是高速連續生產的。當生產速度高于3m/s時，人眼很難分辨缺陷

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3。精益生產難以形成?? 質量是制造的，未檢測到。檢測只是事后補救，不僅成本高昂，而且不能保證沒有錯誤。許多測試不僅需要判斷產品的外觀質量，還需要記錄和統計缺陷的位置、大小和數量。傳統的手工檢驗使用紙和筆記錄質量檢驗結果。檢驗數據不完整、分散，無法形成有價值的反饋信息來指導精益生產

4。招聘難、就業難、培訓難、成本高、工資低、工作時間長、勞動強度高，直接影響招聘的穩定性。越來越多的年輕人寧愿送外賣也不愿在工廠工作，這使得在缺陷檢測等傳統勞動密集型崗位上招聘工人變得困難，受過培訓的熟練工人面臨嚴重的人才流失問題。人口紅利消失的趨勢不可逆轉，就業成本上升，在線自動缺陷檢測系統已從“可選”變為“強制性”

為了在不斷變化和競爭日益激烈的市場中占據優勢，企業不僅要不斷提高產品質量標準，滿足客戶需求，同時也不斷提高生產線的效率，以適應快速的市場步伐。自動化、智能化的表面缺陷檢測方法是兼顧質量和效率的重要手段。