AI 视觉检测设备能做什么
昆山亿恩凯自动化设备有限公司(EEK Automation)是一家工业机器视觉与 AI 视觉检测方向的技术型企业,做的是「把检测做进产线」这件事:从成像选型、光学打光、算法开发,到检测设备制造与产线集成。
业务覆盖九大方向 —— 有无检测、裁片检测、瑕疵与划痕检测、曲面件检测、食品行业、包覆件检测、方形锂电池电芯外观检测、汽车内饰件检测,以及支撑上述检测的视觉软件与 AI 算法。既提供相对标准化的在线光学检测设备,也按产品结构、材质、缺陷类型与生产节拍做非标方案设计,并支持既有产线改造。
服务对象是需要在线全检、人工目检压力大或漏检代价高的制造企业,覆盖汽车及汽车零部件、新能源与锂电池、3C 电子、半导体、连接器、精密机加工、食品、医药、日化、包装、注塑、冲压压铸、光伏、线缆、医疗器械、服装与鞋材、复合材料、航空航天等行业方向。
从样品测试开始按项目灵活合作
我们不只是卖设备:先看实际工件能不能成像,再谈方案;算法与软件由自己研发;交付之后还有远程支持与培训。合作方式按你能承担的角色确定——不要求每个伙伴都具备完整的设备制造与工程交付能力。
已经有实物样品?提交样品测试申请,说明工件、缺陷与节拍,我们按实际情况判断可行性。
工业产品视觉检测项目与设备方案
从「检什么」入手:按检测任务、工件与缺陷类型组织,每张卡片直达对应方向的设备与方案页

方向 01有无与缺件检测|漏装、错件、装配状态核验
漏装、缺件、错件、装配状态与数量点数逐项核验覆盖螺丝、螺母、垫片、卡扣、端子等零件,替代人工目检,在线检测并联动剔除与数据记录
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方向 02裁片与柔性材料检测|卷材、片材、模切件尺寸与外观
卷材、片材、模切件与柔性面料裁片的尺寸、轮廓、位置与表面缺陷适配服装面料、皮革、薄膜、泡棉与无纺布产线,支持连续走料在线检测
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方向 03表面缺陷检测|划痕、压痕、色差、污渍、毛刺
划痕、压痕、色差、污渍、毛刺、裂纹等表面缺陷检出金属件、冲压件、钣金件、压铸件与塑胶件,2D 面阵/线扫成像配合 AI 判定,稳定区分正常纹理
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方向 04曲面与异形件检测|2.5D / 3D 视觉、多角度成像
曲面、异形件的外观、轮廓、尺寸与装配状态综合判断多角度成像、光度立体与 3D 视觉,解决高反光、复杂曲率与注塑件表面缺陷
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方向 05食品外观与异物检测|双面成像、封口与标签核验
食品外观、异物、破损、色差、裂纹与包装封口检测支持正反双面成像,适配清洗与潮湿车间,可集成自动剔除与批次追溯
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方向 06包覆件外观检测|褶皱、起泡、脱层、边角包覆
包覆件、包胶件、覆膜件的褶皱、起泡、脱层与边角包覆检测机械臂飞拍与多角度成像覆盖曲面,应对深色与高光材料的低对比度形貌缺陷
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方向 07锂电池电芯外观检测|铝壳、蓝膜、极柱、防爆阀
铝壳、蓝膜、极柱、防爆阀四区域,累计 78 项缺陷(CR/MA/MI 分级)2.5D + 3D + 光度立体融合,40 PPM 节拍,关键缺陷 0 漏检,自动 OK/NG 分流
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方向 08汽车内饰件检测|尺寸、孔位、轮廓与外观
尺寸、孔位、轮廓与外观四类判定集成到同一条检测流程汽车门板、扶手、饰板与注塑件整线自动检测,可按图纸公差定制并对接 MES/PLC
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方向 09视觉软件与算法|缺陷检测、尺寸测量、OCR 与定位
算法按任务组合,覆盖缺陷检测、尺寸测量、字符识别与定位本机样本训练与配方换型,结果与追溯打通,支持 OCR、读码与 AI 异常检测
查看详情 →AI 视觉算法、光学成像与检测软件
视觉系统的稳定性不取决于单个部件,而取决于成像、算法、软件、判定与产线联动的整体配合。以下六项是我们做视觉方案时的固定工作方法。

传统机器视觉算法与深度学习算法组合使用
按检测任务选路线:有无、位置、尺寸、轮廓、计数用规则算法更稳;缺陷分类、目标检测与图像分割交给深度学习,而不是单纯追求「AI」概念。
查看视觉软件与算法
污渍、色差、划痕、缺料、压伤等外观缺陷分类
针对不同材质、不同反光程度及不同缺陷特征进行光学设计与算法优化,提高复杂工业场景下的检测稳定性。
查看瑕疵划痕方案
输出缺陷位置与类别,而不只是一个 OK / NG
判定结果附带位置与判定项,才能支撑后续复判、工艺改进与质量追溯。
查看 AI 异常检测
不确定该用规则算法还是 AI?用你的样品实测一次就知道
提交样品测试
缺陷能不能检出,八成看打光
低角度光显划痕、透射光显孔洞、漫射光显污渍色差、条纹光与光度立体判形貌。表面瑕疵项目失败,多数是第一、二步没做对,而不是算法不够强。
阅读打光选型指南
面阵还是线扫,分辨率怎么算
先确定最小需检特征尺寸,再反推所需分辨率与视野,最后用实测验证——而不是先挑相机再想能不能检。
阅读相机选型指南
多角度成像 + 结构光 + 3D 视觉
曲面件每个位置的表面法线方向都不同,同一套打光必然出现部分区域过曝、部分全黑,需要增加成像角度覆盖或改用形貌成像。
查看曲面件方案
把样品寄来做成像实验,先看缺陷能不能显出来
联系我们
从图像采集到结果输出的完整链路
图像采集 → 图像处理 → 特征提取 → 缺陷识别 → AI 模型分析 → 结果输出,构成完整的视觉软件体系。
了解视觉软件
换型调用配方,操作员不需要重新编程
每个产品型号对应一套检测区域、算法参数与阈值;换型耗时取决于是否需要重新标定与试跑,需按实际情况确认。
查看有无检测方案
有无 / 尺寸 / 轮廓 / OCR / 读码 / 色差 / 装配 / 3D 定位
位置检测、尺寸检测、OCR 字符识别、条码二维码识别、划痕与毛刺检测、视觉定位与引导、多相机与在线检测等。
阅读设备选型指南
软件与算法随设备一起交付,不需要另外买第三方视觉软件
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别再拿像素当量当精度
像素当量只是理论换算。精度取决于视野、分辨率、缺陷对比度、装夹重复性与算法量测方式,必须用真实样品实测确认。
阅读精度指南
阈值按不对称的代价来设定
漏检会流到客户手里,过杀只是多扔几件。判定标准建议由客户质量部门量化定义,而不是由设备方口径决定。
阅读验收标准指南
缺陷样本要多少才够
规则算法基本不需要样本;深度学习需要各类缺陷的足量样本并覆盖边界情况;异常检测只需正常样本,但要覆盖正常状态的自然波动。
阅读样本要求指南
先确定最小可检特征,再倒推成像方案,最后用实测验证
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尺寸 · 轮廓 · 孔位 · 外观,集成到同一条检测流程
面向汽车门板、扶手、饰板与注塑内饰件,分项检测尺寸、孔位、轮廓及可见外观缺陷;按图纸基准与样品成像验证判据,并评估PLC、MES及上下料联动。
查看汽车内饰件检测方案
I/O · TCP · RS485 · Modbus · S7 · Profinet
实际选哪一种取决于现场 PLC 的品牌与可用接口,需要提供 PLC 型号与现有通信方式,由方案工程师确认对接方式。
阅读产线对接指南
判了要能回过来说清
NG 图像与判定项留档,可按批次、工位与件号回查,便于复判、工艺改进与质量追溯。
查看有无检测方案
尺寸 · 轮廓 · 孔位 · 外观 → OK/NG 判定 → 自动分拣 → 数据追溯
查看汽车内饰件检测方案在线视觉检测设备与产线应用
从「在什么产线、什么工艺下用」入手:每条场景下可直接进入对应的细分检测页(工件 / 缺陷 / 行业 / 材料)
装配与缺件在线核验
总装与装配工位:多品种、快节拍下,错装、漏装与数量差异靠人工目检最容易漏。方案在工位设相机与光源,对每件产品的零件有无、装配到位与数量逐项核验,判定结果直接联动剔除、声光报警或写入追溯记录;按检测任务拆分为 11 个子方案,可单工位部署,也可串联成完整检测工位。节拍与最小可检特征需按样品实测确认。
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卷材片材连续走料全检
卷材、片材的连续走料产线:材料在运动中通过,停线抽检无法覆盖全长。方案采用线扫成像随走料连续采集,对尺寸、轮廓、形状、位置、颜色与表面缺陷同步判定,并与收卷、分切或剔除机构联动;检测幅宽与走料速度决定相机与光源配置,需按实际线速与最小缺陷尺寸核算。
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表面缺陷分级与判定
金属件、塑胶件与总成件的外观检验工位:同一件产品上常同时出现划痕、凹痕、毛刺、污渍、色差、缺料、压伤、碰伤、裂纹、表面异物与成型缺陷,且不同材质反光差异大。方案按缺陷特征分别做光学设计与算法组合,把缺陷分等级并给出位置,而不只给一个 OK / NG;误检与漏检的平衡需按你的验收标准确定。
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注塑与精密件复杂曲面检测
注塑件与精密件的检测工位:曲面各点法线方向不同,单一打光必然出现局部过曝或全黑。方案以多角度成像配合结构光与 3D 视觉覆盖曲面,把外观、轮廓、尺寸、缺陷与装配状态放进同一次检测;成像角度数量与节拍此消彼长,需按实际产能取舍。
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食品产线双面检测与异物剔除
食品与包装产线:产品正反两面都要看,异物、封口、标签与日期字符往往在高速运动中一闪而过。方案配置双面成像,结合 AI 算法与自动剔除机构,按产线需求联动分拣与批次追溯;清洗、潮湿与低温工况下的防护等级需按车间实况确定。
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内饰包覆件分区判定
内饰包覆工位:门板、扶手箱盖、仪表台等立体件要按包覆工艺的关键位置分区判定——褶皱、起泡、脱层、边角包不满与拼接错位在不同区域的判定标准并不相同。方案用定制光源与多角度成像提升深色、高光材料的形貌对比,再按区域分别设阈值;分区数量与判定口径需与工艺部门共同确认。
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电芯产线 AOI 在线检测
面向方形锂离子电芯产线的外观检测一体机:针对铝壳、蓝膜、极柱、防爆阀及 PP 膜等不同材质与结构配置专用视觉检测模组,融合 2.5D 视觉检测、3D 视觉检测、光度立体成像与 AI 缺陷检测,覆盖防爆阀及 PP 膜、极柱、侧面铝壳、蓝膜四个核心检测区域,累计可识别 78 项缺陷(CR 6 项 / MA 33 项 / MI 28 项),产线处理节拍 40 PPM,关键缺陷 0 漏检;检测完成后自动执行 OK / NG 判定与分流下料。
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视觉软件选型与算法验证
新建产线或既有设备换型时的软件选型:硬件定了之后能不能稳定跑,取决于算法路线、配方管理与验证方法。方案把图像采集、图像处理、特征提取、缺陷识别、AI 模型分析与结果输出串成一条链路,规则算法与深度学习按任务组合;上线前用你的样品做一轮成像与算法验证,能提前暴露检出边界。
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内饰件尺寸与孔位整线检测
内饰件整线检测工位:门板、扶手、饰板、内饰镜与注塑件需要同时管尺寸、轮廓、孔位与外观,单站检测容易在上下料环节损失节拍。方案把上料 → 定位 → 采集 → 尺寸/轮廓 → 外观/缺陷 → OK/NG 判定 → 自动分拣 → 数据追溯串成一条自动流程;设备按图纸公差与生产节拍定制,并可按需对接 MES、ERP 与 PLC。
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全部方案一览
除上述九大类方案外,站内还按检测任务、检测对象、行业、材料、应用场景与缺陷类型分别建立了细化页面,共 33 个方案页、16 个检测对象页、40 个行业页、25 个材料页、20 个应用场景页、12 个缺陷页与 7 篇技术指南。可先按「检什么」定位大类,再按对象或行业查具体检测要点。
查看全部方案89 篇大型工件与结构件检测案例库
按技术路线分为三维视觉测量、AR 视觉 CAD 比对、错漏装与装配防错、大型装配与铺层定位、表面缺陷与外观检测、风电与新能源大型结构件六类。每篇按该案例自身的检测矛盾组织,技术数据来自实际项目,具体指标以现场验收结果为准。
行业视觉检测方案与工艺要点
行业页示例 →
汽车及汽车零部件检测
覆盖金属件、塑胶件与总成件的表面划痕、凹痕、毛刺、污渍、色差与成型缺陷,并核验零件有无、漏装、错装及装配状态;按行业常见工件与缺陷组织检测要点。
查看检测要点 →
汽车内饰件检测
面向门板、扶手箱盖、仪表台等内饰件,检测褶皱、起泡、脱层、边角包不满、色差与拼接错位;行业页同时梳理材料、工艺与批量一致性的检测要求。
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服装与家纺行业检测
面向服装、家纺等柔性材料生产,检测裁片与面料上的污渍、色差、破损、孔洞、划痕、毛丝断纱与异物,并可输出缺陷位置用于排料避让。
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食品与包装检测
食品双面外观、完整性、异物、形状色泽,以及包装完整性、标签、日期与字符识别;设备按现场清洗与潮湿环境配置防护与易清洗结构。
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消费电子与 3C 检测
面对镜面、哑光、咬花等不同表面处理的精密结构件,通过分区打光与算法组合检测外观缺陷,并完成尺寸与装配状态核验。
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医疗器械检测
面向医疗器械制造与装配,检测精密零件有无、装配到位与外观;按判据形态选择算法——区域存在性、几何测量与异常检测分别对应不同检测项。
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