检测压装/过盈配合组件中的"软着座"状况：为什么困难——AI分类器如何帮助
当过盈/压装接头未完全着座时会发生"软着座"——看起来接近，有时能通过随意检查，但缺乏设计的过盈和机械啮合。在汽车传动系（如半轴）、转向系、轮毂或联轴器中，软着座状况可能传播为NVH、磨损或负载下的故障。
真正的问题（以及为什么它一直困扰团队）
三个技术现实使自动检测变得棘手：
1. 微米级配合差异
压装/过盈配合依赖于严格的公差、材料弹性和表面光洁度。"完全着座"和"几乎"之间的视觉差异可能是毫米级的——或更小且部分隐藏。
2. 不可接近性+遮挡
接头埋在组件内部；相机视点受限；照明不一致。
3. 姿态和透视
小角度变化会改变表观间隙；几度的倾斜就可能掩盖您需要的线索，除非您纠正透视或通过视图变化进行训练。
为什么传统检查遗漏软着座
- •二进制传感器（简单的存在/高度开关）即使着座边缘化也可能读取"OK"。
- •基于规则的视觉在感兴趣的特征部分被遮挡或仅在特定角度/光线下可见时会遇到困难。
- •人工检测缓慢且主观——尤其是在线速下。
Overview AI如何解决（快速、最少数据、生产安全）
1. 教分类器学习状况（而非仅是像素）
我们构建一个分类器配方，从您实际组件的标注图像中学习"正确着座"与"软着座"。因为我们学习的是状态的外观，模型比脆弱的规则更好地泛化到轻微的光洁度/照明变化。
2. 在边缘训练；几小时内迭代
使用OV系列边缘硬件（如OV20i或OV80i），我们在设备上训练（NVIDIA Xavier NX / Orin NX）。典型周期：
- 1.捕获少量示例（每种状态），
- 2.在浏览器中标注，
- 3.~15-60分钟内训练，
- 4.在影子模式下验证，然后上线。
3. 添加轻量逻辑以最小化过度拒绝
一旦上线，我们细化置信度阈值并添加轻量决策逻辑（如跨帧投票、区域掩码）。这在保持敏感性的同时降低误拒绝。
4. 集成到您的产线+保证工作流
我们输出到PLC（EtherNet/IP、PROFINET）并存储图像+决策日志，支持紧固件/配合保证文档和客户审计（您的FAS）。
"好"是什么样的
最先进的精度
在受阻几何形状中区分软着座与完全着座。
快速部署
几小时，而非几周就能达到生产就绪的检测。
低过度拒绝
通过调整的阈值和时间投票。
可追溯的工件
用于PPAP/FAS：图像、时间戳、配方版本控制。
常见问题
究竟是什么导致软着座？
公差累积、表面光洁度或润滑剂效果以及插入时的错位都可能导致零件部分着座。压装/过盈配合行为对尺寸控制和局部表面状况都很敏感。
我们几乎看不到接头——视觉还能工作吗？
可以。我们设计视图以暴露小线索（阴影、肩部对齐、环可见性）并训练分类器识别这些线索。当透视变化时，我们要么纠正它，要么在训练期间包括姿态变化。
我们需要多少图像？
从两种状态的小型精选集（几十张）开始；随着边缘情况的出现进行扩展。边缘训练使每次迭代都很快。
如何避免标记好零件（过度拒绝）？
我们将模型置信度与保护带阈值和每单元投票逻辑相结合，在实际生产照明下进行调整。
这能满足我们的FAS/可追溯性要求吗？
是的——存储的图像、叠加和决策日志提供与紧固件保证系统工作流程和FQA/合同需求一致的客观证据。