密封圈，作为一种高性能密封材料，广泛应用于汽车、船舶、管道及家用电器等多个工业领域，市场需求巨大，推动了密封圈产业的快速发展。在大批量生产过程中难免会出现瑕疵品，因此质量检测成为关键环节。机器视觉技术因其适用于大批量且检测内容单一的场景，被众多密封圈生产厂家引进，以实现高效缺陷检测。
产品外形复杂缺陷检测面临挑战：
密封圈是工业生产中至关重要的部件，要求表面平滑无瑕，以确保与密封部件的完美贴合，避免裂缝、暗纹等缺陷。但密封圈形态多样，涵盖各种形状、规格、材质，其缺陷种类亦十分繁杂，如裂纹、沙眼、起皮、飞边、变形及气泡等，这些缺陷对密封性能构成严重影响。
采用机器视觉技术进行密封圈缺陷检测，主要是利用检测软件对工业相机捕捉的密封圈内外台阶及侧壁图像进行处理与分析，进而生成详细的检测报告，并据此调控生产和待测物体的动作。但鉴于密封圈同种缺陷的形态与颜色差异大，加之部分缺陷微小且成像不清晰，传统机器视觉技术难以准确判断，使得密封圈缺陷检测面临挑战。因此，众多密封圈制造商正逐步融合深度学习算法于传统机器视觉技术中，以提升检测的精度与效率。
坚持研发投入赋能缺陷检测：
国内机器视觉企业正加大深度学习算法的研发投入，致力于构建机器视觉生态系统。瑞科凭借丰富的视觉检测经验，成功实现了“传统机器视觉+深度学习”技术的融合，建立了多个AI行业模型和图像算法处理模型，为工业制造提供全面的AI视觉解决方案。在密封圈缺陷检测方面，针对缺陷类型多样且复杂的问题，瑞科采用了以深度学习为核心的AI视觉检测技术。该技术深入挖掘了非标环境下的需求，为密封圈生产厂家提供了更加可靠的软硬一体化解决方案。通过深度学习与传统机器视觉技术的结合，我们利用神经网络对各类缺陷进行细节信息的学习，并构建了包含缺陷特征的深度学习模型。
深度学习技术还能从复杂背景中迅速且准确地识别密封圈的缺陷类型，并稳定检测出成像不明显的细小裂纹和起皮。搭载深度学习技术的机器视觉系统，实现了密封圈内外台阶及侧壁的全检，检测速度超过400个/秒，精度小于0.01mm，检测识别准确率高达99.8%，确保了检测的稳定性和准确性。
