这是我在主机厂冲压车间做零部件智能检测项目一年多，踩了不下十个坑攒出来的实操经验，没有虚头巴脑的概念，全是能直接用的干货，给准备上项目的同行做个参考。
为啥原来的人工检测熬不下去了
我们车间原来做汽车B柱外板，每个件都要检测表面的裂纹、起皱、毛刺，大的缺陷好认，那种0.1mm的微裂纹，放在冲压油的背景下，眼神再好的老师傅，盯四个小时也开始走神。
一个月算下来，漏检导致的主机厂罚款，加上返工成本，一年小两百万。真的熬人。去年下定决心换智能检测。
试了小批量才发现，真不是换个设备那么简单，原来人工能模糊处理的异常，到智能这里全是硬指标，错一点都不行。
选型踩过的两个致命大坑
一开始找了三家供应商，每家演示都做得天衣无缝，拍胸脯保证准确率99.9%。我们贪便宜选了报价最低的那家，结果上来就踩坑。
第一个坑，防护等级不够。车间里天天飘冲压油雾，不到三个班，镜头表面就蒙了一层油膜，光源打上去全是散射，原来的算法直接把合格件判成不合格，不合格当成合格。说实话，那一周天天停线调，生产线堵得水泄不通，班组长堵在我办公室门口骂，我连饭都吃不下。
第二个坑，帧率算错了。我们生产线节拍是6秒一件，供应商说他们相机处理速度是5秒，刚好够。哦，他们算的是单张图像处理时间，没算上上下件的搬运定位时间，实际跑下来，一个件处理要7.2秒，直接堵线，节拍掉了五分之一，产量跟不上，老板脸黑得像锅底。现在想起当初拍板省那十万块，我都肉疼。
后来改方案，重新对标，按照GB/T 39116-2020《智能制造 机器视觉检测系统性能检测》的要求，选了IP65防护等级的镜头和相机，加了压缩空气自动吹扫，每出10件自动吹3秒，油雾问题直接解决。帧率也换了更高配的工业相机，处理周期压到4.5秒，比节拍快了1.5秒，留足余量，再也不堵线。
不过话说回来，很多人上来就要100%检出率，其实完全没必要。我们现在是99.6%的缺陷检出，剩下不到0.4%的疑难件流去末端人工复检，整体成本比追求100%准确率的方案低了快30%，性价比高太多。
落地后的优化，才是真的见功夫
项目上线不是结束，坑才刚开始。一开始算法准确率就是上不去，误判率高达12%，十个件有一个被误判，人工复检还是累，跟原来没差多少。
我们找了半个月原因，才发现问题出在训练样本上。供应商给我们训练用的样本，全是洗得干干净净的新件，所有缺陷都是刻意做出来的。但实际生产线上，什么情况都有：定位销压出来的正常痕迹，进料磨出来的划痕，脱模剂残留的水印，这些都是合格的，但算法从来没见过，直接当成缺陷判。
找到问题就好办，我们拉上质检部，花了两周时间，把过去三个月生产线所有的件，不管合格不合格，全拍了一遍，一共攒了12600多张图片，标注的时候特意把所有正常的工艺痕迹都标成合格，重新训练算法。一周之后，误判率直接降到1.2%，一下子就顺了。
还有个很容易忽略的点，机械定位精度。很多人把注意力全放在算法上，根本不管工位的机械结构。我们一开始用的是普通弹性挡块定位，生产个三五天，挡块磨损，定位误差就到了0.5mm，相机拍出来的位置偏一点，算法特征匹配直接失败，误判又涨上去。后来改成气缸顶死加圆锥定位销，把工位的定位误差控制在0.15mm以内，问题直接解决。没人提这个，对吧？
现在我们这个系统跑了快两年，每个月把漏检、误判的样件导进去更新一次训练集，形成闭环，现在漏检率稳定在不到0.1%，一年省下来的罚款和人工成本，快三百万，早就回本了。
智能检测不是什么玄学，也不是放个相机加个算法就能成的。要接地气，要盯着自己生产线的实际问题，环境、节拍、定位，哪一个环节掉链子，整个项目都得黄。多蹲两天生产线，比听供应商讲十场发布会都有用。
