軸承是當代機械設備中一種重要零部件。它的主要功能是支撐機械旋轉(zhuǎn)體，降低其在運動過程中的摩擦系數(shù)，并保證其回轉(zhuǎn)精度。軸承也是在機械傳動過程中起固定和減小載荷摩擦系數(shù)的部件。日常生活中的電動玩具、自行車、電動車乃至汽車輪轂的轉(zhuǎn)動都離不開它。軸承藏匿于各種零部件的內(nèi)部，不僅保證著它們的正常運轉(zhuǎn)，甚至還影響著產(chǎn)業(yè)的變革。

0.001mm

是與安全的距離

軸承，說小可小，說大可大。一般的軸承是由兩個套圈（內(nèi)圈和外圈）夾雜滾珠組成，固定在一個軸上，保證正常滾動。軸承的精度是以0.001mm來衡量的，而普通機械零件的制造偏差是0.01mm。

以汽車為例，一輛汽車通常有約30種50余套軸承，分布在汽車底盤、變速箱、輪轂、剎車盤、發(fā)動機等位置，行駛中高速轉(zhuǎn)動的軸承有絕對的承上啟下的作用，容不得一點閃失，也關(guān)乎汽車的壽命和質(zhì)量。

國家市場監(jiān)管總局發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，2021年我國實施汽車召回232次，涉及873萬輛車。其中，由于發(fā)動機和電子電器部件存在缺陷召回的車輛占總數(shù)量的84%。從缺陷召回原因看，因制造原因召回的車輛占總召回數(shù)量的15%。

汽車的軸承雖然是一個小零件，但它在汽車的分布隨處可見，與車的動力、可靠性、安全性和舒適性都有著密切關(guān)系。因此，如何保證出廠軸承的良品率100%至關(guān)重要。

「磨削燒傷」難題

既燒腦又燒錢

在軸承生產(chǎn)中，質(zhì)檢是重要的一環(huán)。通常情況下，質(zhì)檢員采用人工肉眼觀察、手指轉(zhuǎn)動軸承等質(zhì)檢方式挑出表面有油污、劃痕等缺陷的軸承。但人非機器，始終不能做到良品率100%。

人工質(zhì)檢容易出現(xiàn)視覺疲勞，員工無法長時間保持精力集中，會產(chǎn)生漏檢、誤檢的情況，影響產(chǎn)品的良品率。即使員工每天工作10小時，也難以應對產(chǎn)線源源不斷的生產(chǎn)需求。同時，工廠也面臨著極高的人力成本。

一般，企業(yè)會通過渦流檢測來解決軸承的瑕疵問題，渦流檢測可以檢測到軸承的長度、厚度等參數(shù)，但浮在軸承表面的油污、瑕疵，尤其是“磨削燒傷”始終難以解決。

磨削燒傷是工件在磨削加工后出現(xiàn)的一種不良現(xiàn)象，由于工藝處置不當?shù)仍颍谳^高磨削溫度作用下造成了工件表層金相組織的改變，本質(zhì)上屬于發(fā)生在工件表面的一種隱性缺陷。

很多發(fā)生磨削燒傷的零件往往使用在交變載荷的工作環(huán)境下，如汽車動力總成中的轉(zhuǎn)向節(jié)、傳動軸、軸承等零件，對工件的表面質(zhì)量要求很高。要解決這個問題，即使對有豐富經(jīng)驗的工程師來說，也是一道難題。

一些制造業(yè)基于對深度學習的了解，選擇在內(nèi)部搭建自己的算法團隊，嘗試通過AI視覺算法解決“磨削燒傷”這個難題。但就算投入了近百萬的研發(fā)成本，受制于技術(shù)和算法開發(fā)的效果，目前也很難順利落地。

跑碼地Coovally助力AI進廠

低成本實現(xiàn)AI算法自由

Coovally是一款包含完整AI建模流程、AI項目管理及AI系統(tǒng)部署管理的高度自動化機器視覺平臺，用戶只要熟悉自己的業(yè)務就可以使用Coovally構(gòu)建AI模型和應用，并在幾乎沒有人工干預的情況下快速完成模型的選型和工程化落地。Coovally緊跟工業(yè)界和學術(shù)界前沿技術(shù)，堅持構(gòu)建全球最大的AI模型庫；打包自身的AI能力給客戶，基于Coovally平臺幫助用戶實現(xiàn)AI自主能力；幫助客戶減少對第三方AI和IT公司的依賴，最大程度上實現(xiàn)AI技術(shù)“平民化”落地。

與此前應用的渦流檢測不同，通過跑碼地Coovally的AI視覺檢測，可以處理復雜多樣的軸承瑕疵，如端面、外徑劃痕，更重要的是，此前一直困擾的磨削燒傷問題得到了很好解決。

有了跑碼地Coovally的加持，企業(yè)可以在短時間內(nèi)將軸承缺陷檢測迅速應用到工業(yè)產(chǎn)線上，不僅能夠提升自動排查的速度，還可以降低誤報率，提高檢測的精準度。

“實現(xiàn)軸承自由”

AI升級未來可期

在工業(yè)領域，質(zhì)檢要想擺脫人力就必須進行技術(shù)升級和轉(zhuǎn)型。轉(zhuǎn)型期的陣痛每一家企業(yè)都會經(jīng)歷，就看誰速度快且高效。以軸承缺陷檢測為例，從傳統(tǒng)的渦流檢測到機器視覺、深度學習，通過跑碼地Coovally可以幫助企業(yè)技術(shù)升級，還能達到降本增效的目的。

當前，各行各業(yè)也面臨著標準化、智能化、自動化的需求。

Coovally摒棄了“以模型為中心”的AI落地方式，以此來不斷地增強客戶采集的數(shù)據(jù)，達到提升數(shù)據(jù)質(zhì)量的目的，最終幫助企業(yè)低成本實現(xiàn)AI算法自由。