随着工业自动化和智能制造的普及，传统的工业检测方法已难以满足现代生产的发展需求，尤其在金属零部件外观缺陷检测方面。深圳技术大学的“全域智检”团队致力于打破这一瓶颈，研发出了一种全新的检测系统，结合了2D/3D视觉和光声融合技术，成功实现了对轴承、万向节、蓝膜电池等金属滚动体的表面及内部缺陷的精准探测。
突破传统检测技术，如何实现更高精度的缺陷识别？
该系统通过集成激光线扫、相移条纹探测和光声融合技术，结合AI技术，解决了金属零部件（尤其是滚动体）加工表面的难检缺陷识别问题，如纹理融合性缺陷（缺陷与正常的加工纹路极难区分）、小目标缺陷（缺陷分散、面积占比小）等，并实现了金属材料内部缺陷（如裂纹、孔洞）的同步探测。
为何选择金属零部件缺陷检测作为技术创新突破口？
团队负责人解释道：“在工业生产中，金属零部件的质量是设备安全性与生产效率的核心要素。任何一个微小的缺陷都可能引发重大安全隐患或生产事故。因此，我们团队通过跨学科合作，将光电信息、智能感知与工业检测技术深度融合，研发出了一套高效、精准、智能化的检测系统。这套系统不仅填补了传统检测方法的不足，还具备广泛的应用前景，能够显著提升工业制造的可靠性和智能化水平。”
专利：1）一种基于偏振干涉的轴承滚子外观线扫条纹检测装置，No. ZL202421350586.X
2）一种金属滚动体的多模态缺陷无损检测装置及检测方法（No.202411990169.6）
如何与行业合作，推动技术转化与应用？
自项目启动以来，团队深入调研了多个行业需求，特别是在轴承、万向节和新能源电池制造领域，针对市场现有缺陷检测技术的不足，提出了全新的解决方案。与行业合作伙伴的紧密合作，使得这一系统的技术得以快速应用，并在多个实验中表现出色。
目前，该检测系统已成功应用于多个工业生产环节，有效减少了生产过程中缺陷的漏检率和误检率，同时提高了生产效率。团队已经与东莞新吉凯氏测量技术有限公司开展密切合作（已合作成立校企联合实验室），确保了项目的产品试点和技术改进。根据测试结果，团队的技术能够将漏检率从5.5%降低至1.4%。
图1团队成员在进行设备和实验操作
图2 项目产品集成图
未来展望：如何推动全球智能制造的进步？
“我们不仅希望通过技术创新提高工业生产的质量和效率，更希望能为行业提供一个全面的解决方案，推动智能制造的快速发展。”团队代表表示，未来团队计划进一步扩大产品应用范围，进军更广泛的金属零部件和新能源市场，推动技术走向全球。
“全域智检”团队的成功，代表着深圳技术大学在推动创新创业方面的又一突破，也为中国制造业的智能化、精准化检测开辟了新的路径。随着技术不断迭代升级，团队将继续致力于推动工业检测领域的技术革新，为制造业的质量控制提供更加高效、可靠的技术支持。
转自：中国网
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