团队开发的基于机器视觉的工件尺寸及表面缺陷检测系统，是一款通用型的工业检测解决方案。该系统采用高精度工业相机和深度学习算法，能够同时检测工件的几何尺寸和表面缺陷，适用于各种金属、塑料、陶瓷等材质的工件检测，广泛应用于机械制造、汽车零部件、电子元器件等行业。
在工业生产中，工件的尺寸精度和表面质量直接影响产品的性能和可靠性。传统的检测方法存在效率低、精度差、成本高等问题。工件检测存在以下需求：
传统的工件检测方法主要依赖人工目视检查和接触式测量仪器，存在以下挑战：
人工检测速度慢，接触式测量需要逐个接触工件，效率低下，难以满足高速生产线需求。
人工检测精度受操作人员技能和疲劳程度影响，接触式测量可能受到测量力、工件变形等因素影响。
对于细微的表面缺陷，人工检测容易遗漏，尤其是在长时间工作后。
需要大量的检测人员和昂贵的精密测量仪器，成本高昂。
传统检测方法难以与自动化生产线集成，实现无人化生产。
人工检测结果难以实现数字化记录和追溯，不利于质量分析和改进。
团队针对工件检测的特点，开发了一套通用型的算法体系：
采用YOLOv8目标检测算法和U-Net语义分割算法，实现对工件的快速定位和精确分割，排除背景干扰。
结合相机标定技术、亚像素边缘检测算法和几何拟合算法，实现对工件几何尺寸的高精度测量。
采用卷积神经网络（CNN）和Transformer架构，实现对工件表面缺陷的自动检测和分类。支持多种缺陷类型的同时检测。
对于标准工件，采用模板比对技术，快速检测工件与标准模板的差异，实现快速质量评估。
采用多相机从不同角度拍摄工件，通过图像融合技术获取完整的工件信息，确保检测的全面性。
通过图像增强、去噪、畸变校正等预处理技术，提高图像质量；采用并行计算和GPU加速，实现实时图像处理。
尺寸测量精度可达±0.001mm，表面缺陷检测准确率超过99.5%。
单件检测时间小于0.5秒，满足高速生产线需求。
采用光学检测方式，不损伤工件，适合精密工件检测。
完全替代人工检测，可与自动化生产线无缝集成。
支持多种工件类型的检测，易于切换和扩展。
检测结果实时存储，支持质量数据分析和追溯。
该系统已在制造企业成功应用，取得了显著的效果：