AI模具缺陷检测系统：机器视觉+深度学习的应用突破

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模具表面质量和微小缺陷的检测一直是质量控制的关键环节。传统的人工目检效率低、漏检率高。2026年，基于机器视觉和深度学习的AI缺陷检测系统在模具行业加速落地。

这类系统通过高分辨率工业相机获取模具表面图像，利用训练好的卷积神经网络模型，可在0.2秒内识别出划痕、凹陷、裂纹等10余种常见缺陷，检测精度达到0.01mm级别。

广东某大型模具厂引入AI检测系统后，质检效率提升300%，漏检率从2.3%降至0.05%。系统还能自动生成检测报告并建立模具健康档案，为预防性维护提供数据支撑。

(来源：行业技术综述)

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