铝合金铸件X光AI内部缺陷识别系统定制

铸件内部的气孔、缩松、夹渣等缺陷长期依赖人工评片判断，效率低、标准难统一。近期我们为一家铝合金压铸企业定制了X光图像AI缺陷识别系统，落地要点如下： 一、数据与判级标准先行。利用产线现有X光机的历史影像，标注气孔、缩松、夹渣、裂纹四类缺陷两万余张，对小缺陷样本做旋转与对比度扰动扩充；模型输出缺陷位置与类别后，参照ASTM E155标准按缺陷尺寸与分布密度自动分级，超阈值图像转人工复核，控制漏检风险。 二、与产线数据闭环。识别结果实时写入MES并与炉号、模次关联，同一模具连续出现超标缺陷时自动触发工艺预警，辅助排查浇注温度与真空度波动，让检测数据回流到工艺改善环节。 上线三个月，单件评片时间由约两分钟降至十秒以内，人工复核量下降约七成，批次判定一致性明显改善。体会是：X光AI项目的关键不在算法本身，而在评片标准的数字化，以及检测数据向工艺环节的有效回流。