成功可信度高

制造业 · 智能质检

压缩机定子智慧检测与缺陷数据分析系统

四川长虹虹微科技有限公司成立于2005年07月19日,注册地位于中国(四川)自由贸易试验区成都高新区天府四街199号1栋29层,法定代表人为何龙。经营范围包括一般项目:软件开发;软…

压缩机定子外观缺陷智能检测系统上线后成效显著。在经济成效方面,系统实现了对十余类常见缺陷的毫秒级自动识别与分类,从根本上

西南科技大学计算机科学与技术学院/四川长虹虹微科技有限公司发布于 2026年7月27日阅读 0

成本/资源降低

通过替代人工,每条产线可减少用工4人,并能有效避免因漏检造成的后续损失

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成效指标

据测算,单线可产生年效益约76万元, 当前10条产线全面推广后,年总效益可达约760万元

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成本/资源降低

此外,系统通过减少不合格品流转,降低了无效加工能耗,年节约用电约18万度

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企业痛点

缺陷检测压缩机质检

01

业务背景

四川长虹虹微科技有限公司成立于2005年07月19日,注册地位于中国(四川)自由贸易试验区成都高新区天府四街199号1栋29层,法定代表人为何龙。经营范围包括一般项目:软件开发;软件销售;电子元器件零售;电子产品销售;家用视听设备销售;家用电器销售;家用电器研发通讯设备销售;环境保护专用设备销售;信息系统集成服务;信息技术咨询服务;数据处理和存储支持服务;工业设计服务等。 - </>

02

遇到的问题

公司将发展战略定位为“以数据为核心,驱动全价值链升级,构建智慧科技生态型企业”。战略聚焦智能制造、智慧供应链、数字营销、智能产品与服务创新、企业运营管理五大领域,深度融合AI与工业互联网等技术,打通研发、生产、物流、销售与服务全链路,推动企业向“产品+服务+生态”综合解决方案提供商转型。 在智能制造领域,公司重点打造压缩机定子智能检测系统,总投资650万元。系统通过外观缺陷智能检测硬件与软件,实现精准数据采集与自动分析,全面解决检测效率、质量一致性及数据追溯问题。业务上,推动质检从人工转向智能,达成定子外观缺陷100%全覆盖检测与99.5%以上精准判定,年检测能力提升至10万台。技术上,形成“硬件标准化+软件模块化”架构,可复用于转子、端盖等其他部件检测。竞争力上,将缺陷追溯时间从72小时缩短至2小时,构建“检测-分析-优化”闭环,强化在压缩机核心部件领域的技术壁垒。

03

AI 解决方案

压缩机定子外观缺陷智能检测系统包括硬件、模型与数据分析三大部分: (1)定子外观缺陷智能检测硬件系统系统硬件主要由运输、上下料、检测、平移、分拣等装置及控制器构成,整体结构如图1所示。 | 图1 定子外观缺陷检测系统整体结构图 检测台依次设置上料、多项检测与下料工位。检测装置针对定子不同部位进行专项设计:检测台依次设置上料、多项检测与下料工位。检测装置针对定子不同部位进行专项设计: ①正/反面检测装置:包含图像采集装置、光源及定子固定基座,对定子表面进行高清图像采集。②侧面与内腔检测装置:通过控制器协调图像采集装置、旋转电机与位置感应器,获取定子内腔及侧面的完整图像。③压接片检测装置:控制多组图像采集装置与升降、旋转机构,实现对压接片侧面与俯视面的全方位成像。④定子平移装置:通过水平驱动机构与多组伸缩、夹持装置,配合旋转电机,实现定子在检测工位间精准、自动流转。(2)定子外观缺陷智能检测模型图2 工业元模型 针对工业场景中多面异构体缺陷检测挑战,设计了基于工业元模型解决方案。针对工业场景中多面异构体缺陷检测挑战,设计了基于工业元模型解决方案。 ①工业元模型架构(图2):首先在大规模工业图像数据上预训练基础视觉模型(如ViT),获取通用特征提取能力。随后采用强弱标签混合学习策略提升模型泛化能力,最后通过参数高效微调技术注入特定领域知识,形成通用性与专业性兼备的工业元模型。 ②自监督预训练:采用MAE(Masked Autoencoders)方法对ViT模型进行预训练。通过随机遮蔽图像块并让模型预测被遮蔽内容,使模型学习强大的像素级视觉表示,从而能更好地迁移至工业图像领域,减少领域差异。③混合监督训练:有效结合图像级弱标签与像素级强标签进行训练。训练中引入自蒸馏技术,通过模型自身迭代生成并优化伪标签,持续提升模型性能。④参数高效微调策略:采用融合LoRA与Adapter的微调方法以适应具体场景。此策略在保证检测性能的同时,仅更新模型中的少量参数,大幅降低了计算开销与部署难度,并支持无提示的自动分割推理,满足工业自动检测需求。(3)数据分析系统 系统基于“云数智”架构,采用四层设计实现数据驱动决策。系统基于“云数智”架构,采用四层设计实现数据驱动决策。 ①数据接入层:通过标准接口协议(MQTT, REST API)实时接入检测平台、MES、ERP等多源数据,并利用数据中台进行清洗、补全与标准化,确保数据质量。②分析建模层:构建三大核心智能分析能力。一是基于Apriori算法进行多维度缺陷关联分析,自动识别高频缺陷模式;二是基于LSTM网络预测缺陷趋势,并对高风险工位进行预警;三是构建“缺陷根因树”模型,量化定位设备、工艺、材料、人员等因素的贡献度。 ③应用输出层:将分析结果转化为多场景应用。通过可视化看板为不同角色提供数据服务;自动生成缺陷报告与实时预警信息;设计可复用的部件分析模板,支持技术向转子等部件的快速迁移适配。④评估迭代层:系统自动对接战略评估体系,采集数据资产利用率、流程优化成效等关键指标,并基于评估结果对分析模型与看板功能进行季度性动态迭代优化,确保系统持续创造业务价值。

  1. 1压缩机定子外观缺陷智能检测系统包括硬件、模型与数据分析三大部分:
  2. 2(1)定子外观缺陷智能检测硬件系统系统硬件主要由运输、上下料、检测、平移、分拣等装置及控制器构成,整体结构如图1所示
  3. 3| 图1 定子外观缺陷检测系统整体结构图
  4. 4检测台依次设置上料、多项检测与下料工位
  5. 5检测装置针对定子不同部位进行专项设计:检测台依次设置上料、多项检测与下料工位
  6. 6检测装置针对定子不同部位进行专项设计:

04

实施结果

成本/资源降低通过替代人工,每条产线可减少用工4人,并能有效避免因漏检造成的后续损失

成效指标据测算,单线可产生年效益约76万元, 当前10条产线全面推广后,年总效益可达约760万元

成本/资源降低此外,系统通过减少不合格品流转,降低了无效加工能耗,年节约用电约18万度

成效指标项目投资回报周期约14个月,其技术方案与实施经验已成功复制至转子、PCBA等其他部件的检测场景

成效指标产学研协同:西南科技大学基于项目发表2篇高水平论文,开发了配套实践课程,并向企业输送了多名专业人才

成效指标绿色低碳:系统通过无纸化与节能运行,年均减纸5万张、节电2.4万度,实现减碳6.5吨,有力支持了企业的绿色可持续发展目标

成效综述压缩机定子外观缺陷智能检测系统上线后成效显著;在经济成效方面,系统实现了对十余类常见缺陷的毫秒级自动识别与分类,从根本上解决了传统人工检测效率低、标准不一的痛点;在非经济成效方面,系统推动了多维度价值提升;管理优化:基于系统数据,企业修订了定量化的质量检测标准,升级了质量管控体系

05

风险与边界

编辑点评 · AI 辅助生成并经审核

四川长虹虹微科技有限公司成立于2005年07月19日,注册地位于中国(四川)自由贸易试验区成都高新区天府四街199号1栋29层,法定代表人为何龙。经营范围包括一般项目:软件开发;软…

适合

适用于制造业企业开展智能质检类实践

前置条件

需具备相应数据基础与系统集成能力

信息来源

1 个来源

页面内容为结构化改写;关键结论应可追溯到以下材料。

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