在电动车制造中检测敏感传感器模块的表面缺陷
现代电动车和电气化平台依赖于密集的传感器网络——压力、温度、加速度、电流和位置模块。这些单元必须保持原始的表面完整性，以确保适当的密封、电气接地和对准。
挑战：微观缺陷，巨大后果
但制造它们是无情的：
- ⚠微观划痕或瑕疵改变涂层均匀性，在传感器校准中引入变化。
- ⚠灰色对黑色外壳和半反光聚合物使对比度低，击败标准AOI。
- ⚠油膜、静电灰尘和曲面几何形状增加不可预测的反射。
传统检测系统——基于规则的AOI甚至早期机器学习模型——难以泛化。它们需要数百张图像、仔细的照明控制，但仍然会漏掉影响传感器可靠性的微弱低对比度线条。
为什么问题很难
低光学对比度
深色外壳上的灰色涂层几乎没有亮度差异；基于阈值的检测失败。
表面反射率
光亮或半哑光塑料不均匀地散射光线，产生误报。
微小缺陷尺度
划痕可能< 0.1毫米，比旧AOI设置中的单个像素还小。
数据稀缺
传感器项目产生许多变体，但每个变体的示例很少——从头开始训练深度模型不可行。
Overview AI解决方案
使用OV20i视觉系统，Overview AI工程师部署了一个仅用8个好样本和8个缺陷样本训练的分类器配方——总共16张图像。
关键设计原则
边缘训练
所有学习都在OV20i的NVIDIA Orin NX GPU上本地进行——无需云上传，无延迟。
智能照明
漫射和同轴照明组合揭示肉眼不可见的纹理差异。
自适应模型设计
分类器学习特征模式（纹理、光泽梯度、边缘不连续性）而不是固定亮度值，允许在各种照明下进行可靠检测。
快速迭代
工程师可以直接在浏览器界面中重新标注或添加图像；每个训练周期< 30分钟。
在一个班次内，系统实现了最先进的精度，识别微观瑕疵和较大划痕——即使在传统系统失败的低对比度灰色对黑色表面上。
结果和影响
小数据效率
用16张图像训练的生产就绪模型。
照明鲁棒性
在日光、LED和顶部荧光灯下稳定检测。
一致的良率
在装配前在线捕获缺陷，防止下游模块拒收。
可扩展部署
配方可通过少量重新训练转移到其他传感器或连接器变体。
常见问题
为什么划痕对电动车传感器模块如此关键？
即使是微观的表面损伤也会改变密封压力或干扰光学/电磁灵敏度，导致漂移或早期故障。
Overview AI可以用多少数据进行训练？
分类器配方通常从每类5-10张图像开始。迁移学习和数据增强缩小了与大数据集性能的差距。
系统需要受控照明吗？
不需要。OV系列使用自适应照明和曝光控制，AI学习反射率模式，使模型在实际车间条件下保持稳定。
部署有多快？
通常从概念验证到验证模型在2小时内完成，包括捕获、标注和训练。
与现有PLC或MES兼容吗？
是的。EtherNet/IP和PROFINET连接允许直接输出通过/失败结果和用于可追溯性的数据记录。