表面缺陷检测作为制造过程中不可或缺的步骤,广泛应用于各个工业领域,包括3C、半导体和电子、汽车、化工、医药、轻工、军工等行业,催生了众多上下游企业。自20世纪以来,表面缺陷检测经历了人工视觉检测、单一机电或光学技术检测和机器视觉检测系统三个阶段。
人工目视检查起源最早,应用最广。虽然人工智能、机器视觉等先进检测技术已经逐渐成熟,但肉眼检测缺陷仍然占有很大比重,广泛存在于中小企业中。据统计,目前80%以上的工业表面缺陷检测仍依赖于人工检测方法,每天在生产线上进行人工检测的工人超过350万人。以富士康、伯恩光学等为代表的制造企业。大量招聘质检工人,采取流水线的形式进行检测。但随着人口红利的消失,工作枯燥、自由度低、工资低,愿意从事质检的人越来越少,就业难的问题越来越突出。
从目前的发展趋势来看,先进的机器视觉检测系统将逐步取代人工检测,这主要是因为人工检测方法存在以下缺点:
1.劳动强度大,检测稳定性和一致性差
人工检查法要求工人在固定的工位,用肉眼观察产品,判断是否有缺陷。长时间检查容易对人眼造成伤害,尤其是在检查玻璃、金属等强反射物体表面时。冶金、轨道交通、机械制造等行业的缺陷检测现场嘈杂、烟雾弥漫、危险重重,长期恶劣的工作环境对工人的身心健康造成了恶劣的影响。受工人情绪波动、技术水平、判断标准、个体差异等因素的影响,同一批次产品的稳定性和一致性甚至无法保证,使得产品质量起伏不定,参差不齐。
2.自动化程度低,生产效率低。
由于工人质检效率上限低,人工成本越来越高,为了保证生产效率,企业普遍采用抽样检验的策略。从一批产品中随机抽取少量产品来评价整批产品的质量,远没有全面检验严格。因此,人工缺陷检测容易陷入一个矛盾:质量控制和生产效率不能兼得。这一矛盾在织物、带钢、薄膜等产品的表面缺陷检测中尤为突出。这些产品大部分都是高速连续生产的。当生产速度高于3m/s时,人眼很难分辨缺陷。
3.很难形成精益生产。
质量是制造出来的,不是检测出来的。测试只是事后补救,不仅成本高,而且不能保证不会出错。很多检测不仅要判断产品的外观质量,还要记录和统计缺陷的位置、大小、数量等数据。传统的人工检测使用纸笔记录质检结果,检测数据不完整、分散,无法形成有价值的反馈信息来指导精益生产。
4.招聘难、就业难、培训难、成本高。
待遇低,工作时间长,劳动强度大,直接影响招聘的稳定性。越来越多的年轻人更喜欢去送货而不是去工厂工作,这使得传统的劳动密集型岗位缺陷检测很难招到工人,技术工人经过培训后也存在严重的人才流失问题。人口红利消失的趋势不可逆转,用人成本不断攀升,在线自动缺陷检测系统从“可选”变成了“必选”。
为了在瞬息万变、竞争日益激烈的市场中取得优势,企业不仅要不断提高产品质量标准以满足客户需求,还要不断提高生产线的效率以适应市场的快节奏。自动化、智能化的表面缺陷检测方法是兼顾质量和效率的重要手段。