摘要：机电产品作为现代工业体系的核心组件，其质量可靠性直接影响装备性能与生产安全。机器视觉技术凭借非接触、高分辨率的特性，逐步成为工业检测领域的重要工具，其与深度学习算法的融合提升了缺陷识别与分类的智能化水平。因此，本文就机器视觉技术在机电产品质量检测中的关键问题展开探讨，以期望构建适应复杂工业场景的智能检测体系，为提升产品良率与制造过程可控性提供理论支撑。

关键词：机器视觉；机电产品；质量检测

机电产品质量检测是保障工业装备可靠性与服役寿命的关键环节，其技术迭代始终与制造业升级需求紧密关联。传统检测流程高度依赖人工目检与机械量具，存在主观误差率高、检测周期长等固有缺陷，对微米级形变、表面细微裂纹等隐性缺陷的识别能力显著不足。因此，本文将系统研究机器视觉技术在机电产品全维度检测中的优化方法，融合多模态传感与自适应算法设计，以期实现检测精度与效率的协同提升，推动智能制造质量控制体系的创新。

一、机器视觉技术概述

（一）机器视觉的基本原理与发展历程

机器视觉是通过光学成像、图像处理和自动化控制技术实现物体识别、测量与判断的系统工程，其核心原理是基于仿生学逻辑，模拟人类视觉功能，通过工业相机捕获目标物体的光学信息，并转化为数字信号，随后借助算法对图像进行增强、分割与特征提取，最终输出可执行的检测结果。系统通常由光源、镜头、传感器、处理器及执行机构组成，其中光源设计直接影响成像质量，而图像处理算法则决定检测的精度与效率。机器视觉技术的发展可追溯至20世纪70年代，早期以简单光电传感器和模板匹配技术为主，主要应用于半导体行业的晶圆缺陷检测。随着计算机处理能力的提升，90年代后逐步引入边缘检测、形态学运算等算法，推动其在汽车制造、电子装配等领域的渗透。进入21世纪，高分辨率相机与高速图像处理硬件的普及，使机器视觉从单一检测功能拓展至全流程质量控制，如通过三维视觉实现复杂曲面的非接触测量^[1]。

（二）机器视觉在工业中的应用现状

在工业领域，机器视觉已成为提升生产效率和产品质量的核心技术，其典型应用包括外观缺陷检测、精密尺寸测量及装配完整性验证。如在汽车焊接工艺中，视觉系统通过高帧率相机实时捕捉焊点形貌，结合灰度分析算法判断熔深与气孔缺陷，显著优于传统抽样检测方式。在电子元器件领域，机器视觉能够识别微米级引脚变形，还可通过多角度成像技术重建三维结构，确保贴装精度符合工艺规范。当前，机器视觉技术正从单一功能设备向集成化系统升级，以智能相机为例，其将图像采集、处理与通信模块高度集成，可直接嵌入生产线实现分布式检测，并支持与PLC、机器人等设备的协同控制。而模块化设计理念的普及降低了技术应用门槛，可编程光源系统能够根据产品材质自适应调整照明方案，解决反光或阴影干扰问题^[2]。

二、机电产品质量检测的需求

（一） 机电产品质量检测的关键指标

机电产品的质量检测需围绕其功能性、可靠性及安全性展开，其指标涵盖尺寸精度、表面完整性、装配配合性与功能稳定性四大维度。尺寸精度是机电产品性能的基础，如齿轮传动的啮合间隙、轴承座孔的同轴度等参数直接影响设备运行效率与噪声水平，微米级偏差即可导致传动系统失效。表面完整性关注产品加工痕迹与微观缺陷，如电镀层气泡、切削毛刺或热处理裂纹，这些缺陷会引发应力集中或腐蚀扩散，缩短产品寿命。装配配合性则强调多部件协同工作的匹配度，包括螺纹连接的预紧力均匀性、密封组件的接触面贴合度等，直接影响设备的气密性、抗震性等综合性能。功能稳定性作为最终验证环节，需通过负载测试、疲劳试验等手段评估产品在长期运行中的性能衰减特性，如电动机的温升曲线、液压阀的泄漏速率等动态参数^[3]。

（二）传统质量检测方法的局限性

传统质量检测方法依赖人工经验与接触式测量工具，其局限性在现代化生产中日益凸显。人工目检受操作者技能水平与疲劳度影响显著，对微小缺陷（如0.1mm以下的划痕）的漏检率居高不下，且无法量化缺陷的严重程度。接触式量具如千分尺、三坐标测量机虽能提供精确尺寸数据，但检测效率低下，如复杂曲面的轮廓度测量需多点采样与耗时计算，难以满足大批量生产需求。另外，传统方法对内部缺陷，如铸件缩孔、焊接虚焊的检测能力薄弱，通常依赖破坏性试验或X射线探伤，导致成本激增与资源浪费。且传统方法通常基于静态阈值判定质量，例将尺寸公差固定在±0.05mm，但实际工况中机电产品的性能边界受材料特性、装配应力等多因素耦合影响，单一阈值难以准确映射产品真实可靠性。以液压缸为例，活塞杆的表面粗糙度标准若仅依据行业通用规范制定，会忽略特定工作介质对摩擦副的差异化要求^[4]。

三、 机器视觉的质量检测技术

（一）视觉传感器与图像处理技术的进展

视觉传感器与图像处理技术的协同演进，为机电产品质量检测提供了高精度、非接触的解决方案。视觉传感器的关键突破在于分辨率的提升与多光谱成像能力的扩展，如线阵相机可对高速运动的传送带零件进行连续扫描，而近红外传感器能够穿透部分非金属材料表层，检测内部结构缺陷。图像处理技术的进步则体现在实时性与鲁棒性上，如基于形态学滤波的噪声抑制算法，可在复杂背景中有效提取目标轮廓，而自适应阈值分割技术能够根据光照变化动态调整参数，避免因环境干扰导致的误判。在机电产品检测中，视觉传感器的选型需与产品特性深度匹配。以金属加工件为例，高反射表面易产生镜面眩光，需配合偏振光源与多角度成像技术，通过融合不同光照条件下的图像数据，还原表面真实形貌。图像处理算法的优化则聚焦于缺陷特征的量化表达，如将划痕的深度、长度及分布密度转化为可分级的质量评价指标^[5]。

（二） 深度学习与人工智能在质量检测中的应用

深度学习技术通过模拟人类视觉认知机制，提升了机电产品缺陷检测的智能化水平，其关键价值在于对复杂缺陷模式的自适应学习能力，如卷积神经网络能够从海量图像数据中自动提取缺陷的纹理、形状及空间分布特征，无需依赖人工定义检测规则。在工程实践中，迁移学习策略被广泛采用，通过复用预训练模型的特征提取层，可在小样本数据场景下快速构建高精度分类器，解决数据标注成本高昂的难题。人工智能技术的引入还推动了检测系统的动态优化能力，如基于强化学习的参数调优框架，可根据实时检测结果自动调整相机的曝光时间、焦距等参数，适应不同材质产品的成像需求。另外，异常检测算法通过建立正常产品的特征分布模型，能够识别超出统计范围的隐性缺陷，如轴承滚子的微观材质不均匀性。但深度学习的“黑箱”特性仍是工程落地的潜在风险，而可解释性算法的研究，如特征热力图可视化，成为提升检测结果可信度的关键方向。  

四、结语

本文明确了机器视觉技术在机电产品质量检测中的核心价值，揭示了其在突破传统检测方法效率瓶颈、提升缺陷识别精度方面的技术优势。视觉传感器与图像处理算法的协同优化可有效应对高反射表面、复杂结构件的成像难题，而深度学习技术通过特征自主学习机制，显著增强了缺陷分类的泛化能力。因此，质量检测技术应聚焦多模态传感数据融合与轻量化算法设计，通过构建开放式技术框架实现检测方案的快速迁移与迭代，并推进检测标准与质量评价模型的动态更新机制，以期形成覆盖设计、制造、检测全链条的智能质量控制生态，最终推动机电产品制造向零缺陷目标迈进。

文章来源：《产品可靠性报告》 https://www.zzqklm.com/w/kj/32519.html