随着信息时代的到来，数字化推动着现代工业不断向前发展。在传统工业生产中，许多检测环节仍采用人工质检的方式，虽然有些工厂有相关仪器的帮助，但是主要还是以人工检测为主，此时就存在着较大的误差，并且人工检测效率低下，质量合格率不够高，造成产品生产效率低，难以满足生产高质量产品的要求。企业如何利用最新的智能控制、智能检测等技术实现工业生产的智能化已成为推动工业发展的重大课题。为此，我调研队基于图像大数据和机器学习驱动的工业生产制造缺陷智能检测技术，前往河北省邢台市巨鹿县进行调研。
巨鹿县有多家工业产品制造加企业，团队选择来到一家以生产工业级橡胶塞和工业橡胶油封塞为主的橡胶制品的加工厂——河北邢台三鑫橡塑有限责任公司，此公司生产出来的产品必须经过严格的检测才能安全出厂，否则对使用橡胶塞的工业机器有着很大的危害，致使正在加工的机器发生漏油等情况。根据工厂负责人介绍，目前产品的检测全是由人工肉眼检测来实现，人工检测会造成一定的误差，尤其是一些只存在裂痕的小缺陷，但其对工业机器来说便是大问题。通过与负责人的交流，负责人决定使用团队的技术进行一次简单的实验。团队成员搭建好仪器，将摄像装置对准产品进行扫描，并将产品表面的影像传入计算机中，利用深度学习技术，对采集到的图片进行检测，检测结果通过PLC通信输入到屏幕中，显示出哪些是合格品，哪些是残次品。技术的引入大大增加了生产中检测环节的效率，不仅增加了检测效率，也提高了产品检测的正确率。
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