砂輪，又稱固結磨具，作為工業領域的“牙齒”，其主要功能是對金屬或非金屬工件進行磨削、拋光等加工，以達到去除材料瑕疵、改善表面質量的目的，廣泛應用于機械制造、汽車、航空航天等行業。

然而傳統砂輪生產長期面臨人力依賴程度高、誤檢率高、工藝優化難等難題，生產效率難以提升；

1缺陷篩選只能使用人工

砂輪作為復合材料的特性，使得傳統的自動化篩選（重量分選、簡單視覺）存在困難。磨料的種類、粒度和形狀多樣性，讓機器難以準確識別和分離不同規格的砂輪。

因此，以往砂輪篩選只能依靠人工挑選次品，由于產線本身速度較快，人眼的識別速度、疲勞問題等會導致大量的誤檢。

2缺陷多樣難以識別

壓制后砂輪可能會產生鐵環丟失，鐵環放反，標簽丟失，標簽殘缺，網紗丟失，網紗重網，孔洞與異物，重網等等復雜多樣的缺陷類型，人工篩選需要對檢測人員進行長時間的培訓，且判斷標準不一，誤殺率會出現虛高的情況。

誤殺率：指在檢測或分類過程中,將正常樣本錯誤地判斷為異常樣本的比率

3迭代速度快，換型困難

由于砂輪根據具體的磨削需求和工件材料的不同，產品種類極其豐富，這就意味著制造商的換型速度和升級需求較頻繁。

而傳統的人工檢測或機器檢測，每一次產線換型都需要重新花費大量時間培訓或重新調試產線，短則幾天長則數月，嚴重拖慢整體生產節奏。

以上痛點都是困擾砂輪磨具行業多年的問題，在工廠智能化升級的大趨勢下，能否有一套自動化解決方案，可以幫助生產企業快速實現高質量、高準確度、高效率搞定砂輪磨具缺陷檢測呢？

維視智造MV-VBS-SL缺陷檢測視覺系統，正是針對砂輪生產痛點而設計的智能化解決方案。

優勢一

高精度視覺檢測

小目標訓練讓缺陷無處遁形

在傳統的視覺方案中，一般通過提高硬件分辨率來提高缺陷檢測精度。但這種方式會提高硬件成本并犧牲檢測速度，且對于大于16個像素的目標識別效果不佳。

而維視智造開發的砂輪磨具缺陷檢測系統，通過創新性的小目標訓練功能，可以在不提高硬件成本的前提下，有效提升檢測精度。

舉例

如何快速解決

缺陷像素少，紋理、形狀不明顯等問題

●維視解決方案：

采用復雜卷積神經網絡結構改進特征識別方法

精準識別8像素以下微小缺陷（如孔洞、異物）

優勢二

強大光學成像系統+深度學習

個位數樣本，實現99.99%檢測準確率

砂輪產線換型需求較為頻繁，傳統的視覺檢測系統，由于只是針對單一產線、固定光照條件搭建，每次換型都需要重新收集缺陷樣本、調整光源鏡頭。過長時間的樣本收集、模型訓練會導致在實施周期中的檢測率爬升較慢，用戶苦不堪言。

再加上傳統的模型訓練方式需要GPU集群支持，企業需要專門建立算力中心支持，花費巨大。久而久之，換型時間長、成本較高、無法維持檢測準確率三大痛點，讓大量企業無法投入視覺缺陷檢測系統。

而維視智造的缺陷檢測系統，配備靈活且高配置的光學成像系統，光源高亮度且均勻，使缺陷清晰可見；鏡頭高分辨率、低畸變，景深能靈活調整，精準捕捉細節。搭配高像素、高幀率 CMOS 相機，成像快速清晰。為檢測算法提供優質圖像，在大幅提升缺陷檢測準確率的同時，有效削減換型成本。

舉例

如何快速識別

砂輪網紗覆蓋各類典型缺陷？

●維視解決方案：

準確率高：強大的硬件+高準確率模型，利用缺陷樣本生成功能，新品換型僅需個位數樣本，檢出率高達99.99%（如無網紗NG）；

支持模型動態迭代優化：可根據產線實際情況快速調整，過殺率低至0.01%，每年減少數千片良品誤判。

CPU訓練節省算力：使用CPU推理訓練，功耗低，幫助減少算力建設投入

快速上手：界面簡潔，同時配套有視頻教程，0基礎人員也可快速上手

優勢三

不止于質檢

以數據之力優化生產流程

在自動化、智能化生產的大趨勢下，機器視覺系統進行缺陷檢測還有一個明顯的優勢，那就是可以全面準確的收集質量數據，為工藝優化提供明確的改善方向。

比如在砂輪檢測的場景中，用戶可以通過觀察視覺檢測系統，統計出的缺陷類型占比數據，優化調整壓制時的壓力值，從根源上降低了不良品產生的比例。

維視智造缺陷檢測視覺系統可突破傳統視覺檢測“事后諸葛亮”的局限，深入到用戶場景中去，利用采集數據反向優化工藝參數，協助優化生產工藝，從根源上杜絕缺陷的產生，才能將視覺檢測的作用發揮到極致。

當然，不止于砂輪磨具行業，維視智造的缺陷檢測解決方案已經在制造業多個場景中落地開花，幫助用戶提升產品質量，優化生產工藝。

隨著“十四五”規劃對高端制造業的支持，各行業正向自動化、環保化轉型，將來一定會有更多智能化生產線投產，同時淘汰落后產能，維視智造的AI缺陷檢測能力將是您智能化升級道路上的忠實合作伙伴。