如何在注塑件高速生产线中，实现微米级表面缺陷的机器视觉自动化检测？【质量控制】

第1部分：注塑件的基本结构与技术要求

注塑件，顾名思义，就是将熔融状态的塑料通过高压注入到预设的模具腔体中，冷却固化后形成的产品。它们的结构非常多样，小到我们日常使用的塑料瓶盖，大到汽车的内饰板、家电外壳。这些部件可能拥有平整的表面、复杂的曲面、各种加强筋、安装孔、卡扣，甚至精密的螺纹结构。

对于注塑件来说，除了要满足尺寸精准、材料强度、韧性等基本功能性要求外，表面质量更是产品能否被接受的关键。想象一下，一个手机外壳，即使内部尺寸完全达标，但如果表面布满了麻点或划痕，消费者肯定不会买账。这些表面缺陷不仅影响产品的外观美观度，有时甚至会影响到产品的使用寿命和功能性。

具体来说，注塑件的表面技术要求主要包括：

• 尺寸精度：这决定了注塑件能否与其他部件精确配合，例如，卡扣能否顺利扣合，孔位能否准确对齐。

• 表面光洁度：它关乎产品的触感和视觉效果，直接影响用户体验。

• 缺陷控制：这是我们关注的重点。常见的表面缺陷有：

  • 麻点（Pits）：表面局部出现的小凹坑，可能是材料中杂质、气体或模具表面损伤造成。

  • 划痕（Scratches）：表面呈现的线状损伤，通常是产品在生产、运输或组装过程中受到摩擦或刮擦导致。

  • 气泡（Bubbles）：产品内部或表面可见的气孔，通常是塑料熔体中含有空气或挥发物导致。

  • 飞边（Flash）：在产品边缘多余的薄片状突出物，是模具合模不紧或注塑压力过大引起。

  • 缩孔（Sink Marks）：产品表面出现的凹陷，通常是壁厚不均或冷却不当造成。

  • 色差（Color Variation）：产品颜色与标准色板不符或同一产品不同区域颜色不均。

精准识别这些缺陷，是提升注塑件良率、保证产品质量的关键。

第2部分：注塑件的相关技术标准简介

在注塑件的质量控制中，对表面缺陷的监测和评估是重中之重。虽然没有列出具体的标准编号，但我们可以了解行业内如何定义和评价这些参数。

• 麻点（Pits）：通常定义为注塑件表面直径小于某个阈值（例如0.5mm或更小）的圆形或不规则形凹坑。评价方法一般是使用光学显微镜或三维测量设备，测量其直径和深度。合格标准会规定在一定面积内允许的麻点数量、最大直径和最大深度。

• 划痕（Scratches）：被定义为注塑件表面存在的线状或条状损伤。评价时通常会关注其长度、宽度和深度。对于外观要求高的产品，即使是微米级的划痕也可能被认为是缺陷。评价方法包括目视检查、光学放大镜观察、以及高精度三维表面形貌测量设备来量化其几何尺寸。标准会规定允许的划痕长度、宽度和深度，以及在特定区域内划痕的总长度或数量。

• 尺寸精度（Dimensional Accuracy）：这是指注塑件的实际尺寸与其设计图纸上的公称尺寸之间的偏差。评价方法通常是使用卡尺、千分尺、三坐标测量仪（CMM）或非接触式光学测量系统对关键尺寸进行测量，并与公差范围进行比较。

• 光泽度（Gloss）：描述的是注塑件表面反射光线的能力，反映了表面的平滑度和反光程度。评价方法是使用光泽度计，在特定角度（如20°、60°、85°）下测量表面反射光的强度。高光泽度通常意味着表面更加光滑。

• 色差（Color Difference）：指注塑件的颜色与标准样件的颜色之间的差异。评价方法是使用色度计测量色度值（如Lab*值），然后计算与标准色之间的色差值（Delta E）。较小的Delta E值表示颜色更接近标准。

理解这些参数的定义和评价方法，就像理解一个厨师如何评价一道菜：不仅要看味道（尺寸），还要看卖相（表面光洁度），有没有焦糊（麻点）、有没有异物（划痕）、颜色正不正（色差）。只有各项指标都达标，才能算是一件合格的注塑件产品。

第3部分：实时监测/检测技术方法

注塑件表面缺陷的实时监测和检测，是提升产品良率的核心环节。得益于机器视觉技术的发展，我们现在有多种先进的技术方案可以选择，它们各有侧重，像不同功能的“医生”，针对性地诊治产品表面的“病症”。

市面上各种相关技术方案

1. 激光三角测量法

这种方法就像用激光尺子来测量物体表面的起伏，非常适合检测麻点、划痕这类有高度变化的缺陷。

工作原理和物理基础

激光三角测量的工作原理相对直观。传感器会发射一束激光束（可以是点状或线状），打到被测注塑件的表面。当激光束触及物体表面时，一部分光会发生漫反射。传感器内部的图像传感器（通常是CMOS或CCD相机）会捕捉到这个反射光点或光线。

关键之处在于，如果注塑件表面存在凹陷（如麻点）或凸起（如划痕），那么激光在这些缺陷处的反射点，相对于正常平面的反射点，会稍微改变其在空间中的位置。由于激光发射器、反射点以及图像传感器形成一个稳定的三角关系，当反射点位置发生变化时，它在图像传感器上的成像位置也会随之移动。

通过精确测量这个光点或光线在图像传感器上的位移量，并利用预设的几何三角关系，就可以反向计算出注塑件表面相对于传感器的精确距离，进而获取物体表面的三维高度信息。

其核心的几何关系可以简化为：假设激光发射器与相机中心之间的基线距离为B，激光束与基线的夹角为θe，相机光轴与基线的夹角为θc。当激光点在物体表面P点时，反射光点在相机感光元件上的位置为x。物体表面高度Z的变化会导致x的移动。对于一个理想化的系统，物体的高度Z与相机上光点位置x的关系通常可以通过如下简化公式表示：Z = f * (B * cos(θe) - x * sin(θe)) / (f * sin(θe) + x * cos(θe))其中，f是相机物镜的焦距。这个公式揭示了物体高度变化与相机上光点位置之间的非线性关系，传感器内部通过复杂的算法进行实时解算。

核心性能参数

• 分辨率：激光三角测量传感器的分辨率通常能达到微米级。例如，对于100mm的量程，0.01%的分辨率意味着可以检测到10微米的微小高度变化。

• 测量速度：测量速度非常快，部分高速版本可以达到每秒几十KHz，这使得它能够应对高速生产线的在线检测需求。

• 线性度：线性度通常较高，保证了在测量范围内距离测量的准确性。

• 重复精度：重复精度通常在几个微米到几十微米之间，确保测量结果的稳定性。

优缺点

• 优点：

  • 非接触测量：不会对注塑件表面造成任何损伤。

  • 测量速度快：高采样频率使其非常适合在线、高速的生产线检测。

  • 精度高：能够精确获取物体表面的三维形貌数据，对麻点、划痕、凹陷、凸起等几何缺陷的识别能力强。

  • 对表面颜色和纹理变化不敏感：主要依赖于激光的反射位置，而非颜色信息，因此在检测不同颜色或有复杂纹理的注塑件时表现稳定。

  • 结构相对简单，成本适中：相较于一些更复杂的3D测量技术，其性价比更高。

• 缺点：

  • 受物体表面倾斜度影响：如果注塑件表面过于倾斜，反射光可能无法有效返回到图像传感器，导致测量盲区。

  • 对半透明或高反光表面可能需要特殊处理：半透明材料可能导致激光穿透，高反光表面可能产生镜面反射，都需要通过调整光源、角度或使用特殊传感器来优化。

  • 测量范围相对有限：单个传感器通常只能覆盖有限的测量宽度或高度，对于大尺寸物体可能需要多个传感器或扫描机构。

类比

想象你在玩激光笔，当你把激光打到墙上时，光点会因为你和墙的距离远近而变化。激光三角测量法就像是一个拥有精准“眼睛”（相机）的机器人，它发射一道激光束（手电筒的光），然后看着这道光线在注塑件表面上“跑”出来的轨迹。当注塑件表面出现一个凹坑（麻点）或者一道凸起的线条（划痕）时，这道光线在传感器“眼睛”里反射的“落点”就会稍微偏离。传感器就是根据这个微小的“偏离”，通过严谨的三角几何学，精确计算出缺陷的深度和形状，如同在毫米级甚至微米级尺度上绘制出注塑件的立体“地图”，从而清晰地找出缺陷所在。

2. 激光共聚焦光学原理

这种技术像一个拥有“超视力”的显微镜，能“看透”非常微小的表面细节。

工作原理和物理基础

激光共聚焦显微镜通过在照明光路和探测光路的共轭焦点处各放置一个针孔光阑。发射的激光束通过照明针孔和物镜聚焦到样品表面的一个极小的点上。只有从该焦点平面反射回来的光线才能穿过探测针孔，被探测器接收。来自焦点上方或下方的非焦点平面的光线则会被针孔阻挡，从而有效地抑制了背景噪声和杂散光。通过对样品进行逐点或逐线扫描，并沿Z轴（高度方向）进行分层扫描，可以构建出高分辨率的三维表面形貌数据。

核心性能参数

• Z轴分辨率可达到纳米级，横向（XY轴）分辨率达到微米级。

• 测量速度：取决于扫描范围和精度要求，部分系统能实现快速全表面3D扫描。

优缺点

• 优点：

  • 极高精度：提供极其精细的Z轴（高度）分辨率和精确度，能检测到纳米级的表面粗糙度变化和微小缺陷。

  • 真正的3D测量：获取的形貌数据非常完整和准确。

  • 对透明和半透明材料适应性较好：其独特的光学原理使其在一定程度上能穿透透明层，测量底部的结构。

• 缺点：

  • 测量速度受限：由于是逐点或逐线扫描，对于大尺寸部件，完成全表面扫描所需时间较长。

  • 扫描范围相对有限：通常适用于小范围的高精度测量。

  • 设备成本高昂：技术复杂性高，导致设备购置和维护成本较高。

3. 深度学习视觉系统

这种技术就像一个经验丰富的“质检员”，它通过不断学习大量的合格品和不合格品图像，来判断产品的好坏，特别擅长识别那些形态各异、难以用简单规则定义的缺陷。

工作原理和物理基础

与传统的机器视觉系统需要工程师编写复杂的规则和算法来定义缺陷不同，深度学习视觉系统采用了一种“授人以渔”的方式。它基于卷积神经网络（CNN）等深度学习模型。首先，需要收集大量的注塑件图像，并由人工对其中的缺陷进行标注（例如，这是划痕，那是麻点，这是正常区域）。然后，这些带有标注的图像被用来“训练”神经网络。

在训练过程中，神经网络会通过学习这些图像数据，自动提取并识别出各种缺陷的特征模式，例如划痕的形状、颜色、纹理，麻点的凹陷特征等。一旦训练完成，这个模型就能像人类专家一样，自主地分析新的注塑件图像，识别出与“正常”模式不符的区域，并将其归类为预设的缺陷类型。

核心性能参数

• 高度适应性：能够识别传统规则难以定义的复杂、多样和变异的缺陷模式。

• 图像传感器分辨率：多种可选，保证了图像细节的捕捉能力。

• 帧率：最高可达几十帧每秒，满足一定程度的在线检测速度。

• 缺陷识别准确率：经过充分训练后，误判和漏检率显著降低。

优缺点

• 优点：

  • 识别复杂缺陷：对于形状不规则、背景纹理复杂、难以用固定规则描述的缺陷（如随机划痕、污渍、气泡、毛刺等）具有强大的识别能力。

  • 减少人工干预：无需编写复杂的传统视觉算法，降低了开发和维护成本。

  • 自适应性强：能够通过持续学习新的缺陷样本来提升识别性能。

• 缺点：

  • 需要大量训练数据：初期需要收集并标注海量的图像数据，这是一项耗时耗力的工作。

  • 计算资源需求高：深度学习模型的训练和推理需要高性能的处理器（如GPU）。

  • 模型可解释性差：有时难以理解神经网络做出判断的具体依据。

  • 初期部署周期长：数据收集、标注和模型训练需要一定的时间。

4. 白光干涉测量法

这种技术就像用光的“波纹”来测量物体表面的微观起伏，精度极高，能发现极其细小的表面缺陷和粗糙度。

工作原理和物理基础

白光干涉测量利用了光的干涉现象。它通常采用迈克尔逊干涉仪结构，将一束宽光谱的白光分成两束：一束射向待测的注塑件表面，另一束射向一个已知平整度的参考镜。两束光线分别从待测表面和参考镜反射回来，并在探测器处重新汇合。

当两束反射光的光程差（即它们走过的距离差异）满足一定条件时，就会产生明暗相间的干涉条纹。由于白光是宽光谱的，只有当光程差非常接近零时，才能观察到高对比度的干涉条纹。通过精确调整参考镜或待测样品的高度，并分析这些干涉条纹的相位和强度变化，就可以计算出注塑件表面每个点的精确高度信息，最终生成具有纳米级垂直分辨率的三维表面形貌图。

关键公式

干涉条纹的产生与光程差有关。对于白光干涉，我们通常关注的是最大对比度条纹出现的位置，这对应于光程差接近零。在迈克尔逊干涉仪中，当待测表面某点与参考镜之间的光程差ΔL = 2h（其中h是待测点与参考镜的垂直距离差）时，干涉强度达到最大或最小。

核心性能参数

• Z轴分辨率：极高，可达到纳米级。

• 横向分辨率：取决于物镜倍率，通常为亚微米到微米级。

• Z轴测量范围：从几十纳米到数毫米不等。

• 测量速度：通常比激光三角测量慢，但优于传统的接触式测量。

优缺点

• 优点：

  • 极高的精度：能够检测到纳米级的微小表面缺陷和粗糙度，提供极其详细的表面形貌分析。

  • 非接触测量：不会对精密表面造成任何损伤。

  • 重复性好：测量结果稳定可靠。

• 缺点：

  • 测量速度相对较慢：不适合高速在线检测。

  • 测量范围小：通常适用于小视场的高精度测量。

  • 设备成本高昂：光学系统复杂，设备价格昂贵。

  • 对环境敏感：易受振动、温度变化等环境因素影响。

市场主流品牌/产品对比

这里我们将对比一些在注塑件表面缺陷检测领域表现突出的国际品牌，它们各自采用了不同的技术方案来解决检测难题。

• 日本基恩士

  • 采用技术：激光共聚焦光学原理

  • 产品特点：VR-6000 系列超高速3D测量显微镜，以其极高的测量速度和微米级精度著称。

  • 核心参数：XY轴测量范围最大200mm x 200mm，Z轴测量范围最大25mm，Z轴重复精度0.5 μm，Z轴分辨率0.1 μm。最快可在1秒内完成大面积的全表面3D扫描。

  • 独特优势：能够快速对大面积塑料部件进行三维形貌测量，发现微小表面缺陷，操作简便，自动化程度高，适合在线或近线批量检测。

• 英国真尚有

  • 采用技术：激光三角测量原理

  • 产品特点：ZLDS100Rd系列激光位移传感器，是一款紧凑型高性能传感器，为高速、高精度距离和轮廓测量设计。

  • 核心参数：量程高达1000 mm，采样速度高达 70KHz（部分版本），分辨率0.01%，最高线性度0.03%。提供多种光斑大小选择，小至小于0.06mm，大至大于1mm。

  • 独特优势：凭借其高速采样能力，该传感器能够胜任高速运动状态下的检测任务。同时，它对动态变化的路面颜色以及太阳强光和潮湿环境具有良好的抗干扰能力，确保测量稳定性。多种光斑尺寸选择使其能够灵活适应不同的应用场景，尤其适用于需要快速获取精确距离或轮廓数据的在线检测。

• 加拿大高斯密特

  • 采用技术：激光三角测量原理

  • 产品特点：Gocator 2370 3D线轮廓传感器，集成了高精度3D测量和内置处理能力。

  • 核心参数：视场宽度140 mm – 250 mm，Z轴重复精度0.8 μm – 2.8 μm，X轴分辨率0.21 mm – 0.38 mm，Z轴分辨率1.2 μm – 4.4 μm，扫描速度最高6 kHz。

  • 独特优势：提供高速、高精度3D测量，能获取塑料部件的完整表面几何信息，且不受表面颜色和纹理变化的影响。传感器内置处理能力，可以直接输出缺陷检测结果，非常适合在线自动化检测，用于塑料部件的尺寸和形貌缺陷检测。

• 美国康耐视

  • 采用技术：深度学习视觉系统

  • 产品特点：In-Sight D900 系列视觉系统，内置深度学习（ViDi）技术。

  • 核心参数：内置专用深度学习处理器，图像传感器分辨率最高可达2048 x 1536像素，帧率最高33 FPS。

  • 独特优势：凭借强大的深度学习算法，能够有效处理传统机器视觉难以解决的各种复杂和高度可变的表面缺陷问题，显著减少误判和漏检。该系统易于部署和使用，降低了集成和维护的复杂性。

• 德国伊斯卡

  • 采用技术：多传感器融合技术

  • 产品特点：POWERSCAN系列（如POWERSCAN 4D），专为工业生产线设计，采用多种传感器结合先进算法。

  • 核心参数：检测速度最高可达2000米/分钟，最小缺陷尺寸可达亚毫米级到微米级，视野宽度可定制。

  • 独特优势：具备极高的检测速度和覆盖范围，能够对连续生产的塑料片材、薄膜、注塑件进行100%在线缺陷检测。系统集成度高，鲁棒性强，可适应严苛的工业生产环境。

选择设备/传感器时需要重点关注的技术指标及选型建议

选择合适的检测设备或传感器，就像为不同的病人开具不同的药方，需要根据注塑件的具体要求和生产线的特点来决定。以下是一些关键的技术指标及其选型建议：

• 分辨率（Resolution）

  • 实际意义：分辨率是衡量传感器能够识别或区分的最小尺寸或高度变化的能力。它直接决定了你的检测系统能“看清”多小的缺陷。如果分辨率是0.01mm，那么小于0.01mm的麻点或划痕就可能被“忽略”。

  • 对测量效果的影响：分辨率越高，能发现越细微的缺陷，但通常也意味着更高的成本和更长的检测时间。

  • 选型建议：

    • 高精密注塑件（如医疗器械、高端电子产品外壳）：要求表面无肉眼可见缺陷，需要选择高分辨率（微米级甚至亚微米级）的传感器，例如激光共聚焦或白光干涉测量系统。

    • 一般工业注塑件（如家电部件、汽车内饰）：缺陷容忍度稍高，激光三角测量法通常能提供足够的分辨率。

• 重复精度（Repeatability）

  • 实际意义：在相同条件下，多次测量同一个点或特征，测量结果之间的一致性。它反映了传感器测量的稳定性。

  • 对测量效果的影响：重复精度差会导致测量结果波动，同一缺陷可能有时被检测到，有时被遗漏，或者将正常区域误判为缺陷，从而增加误判和漏检率。

  • 选型建议：对于需要长期稳定运行、确保每次检测结果一致的在线检测系统，重复精度是至关重要的指标。确保所选传感器的重复精度远小于可接受的最小缺陷尺寸。

• 测量速度/采样频率（Measurement Speed/Sampling Rate）

  • 实际意义：传感器每秒能够采集多少个数据点或完成多少次测量。它决定了检测系统能否跟上注塑件生产线的节拍。

  • 对测量效果的影响：速度太慢，可能导致产品在通过检测区域时来不及完成扫描和分析，造成漏检或生产效率低下。

  • 选型建议：

    • 高速生产线（产品快速通过检测区域）：必须选择高采样频率的传感器或线扫描相机系统。

    • 离线检测或抽检：对速度要求相对宽松，可根据实际需求选择。

• 量程（Measurement Range）

  • 实际意义：传感器能够进行有效测量的最大和最小距离范围。

  • 对测量效果的影响：量程太小可能无法覆盖注塑件的所有被测区域或高度变化；量程过大则可能牺牲分辨率。

  • 选型建议：根据注塑件的尺寸、形状复杂程度以及传感器安装距离来选择合适的量程。例如，对于大型注塑件，需要选择量程较大的传感器。

• 线性度（Linearity）

  • 实际意义：传感器在整个测量范围内，其输出信号与实际物理量之间的偏差程度。它反映了传感器测量的准确性。

  • 对测量效果的影响：线性度差会导致测量结果出现系统性偏差，影响缺陷的准确量化，例如一个实际深度为100微米的麻点，可能被测量成90微米或110微米。

  • 选型建议：如果对缺陷的尺寸和深度有严格的定量分析要求，例如需要精确判断缺陷是否超出公差范围，那么高线性度的传感器至关重要。

• 光斑大小（Spot Size）

  • 实际意义：激光传感器投射到物体表面的激光光斑的直径。

  • 对测量效果的影响：光斑越小，理论上能检测到越小的细节和缺陷。如果光斑太大，可能会“模糊”掉微小的麻点或细微的划痕。

  • 选型建议：检测微小麻点和细微划痕时，应选择具有小光斑尺寸的传感器。对于粗大缺陷或大面积扫描，可以接受稍大的光斑。

实际应用中可能遇到的问题和相应解决建议

在注塑件表面缺陷的机器视觉检测中，我们可能会遇到各种挑战，就像医生在诊断复杂疾病时需要应对多种突发状况。

• 问题1：注塑件表面反光或半透明导致测量不稳定。

  • 原因及影响：许多注塑件，特别是采用PC、PMMA等材料制成的产品，其表面可能具有高光泽度或半透明特性。高反光表面会导致激光镜面反射，使传感器接收不到足够的漫反射信号；半透明材料则可能导致激光穿透表层，造成测量深度不准确。这会直接导致检测数据不稳定，甚至无法测量，从而增加漏检或误判。

  • 解决建议：

    • 调整光源和角度：尝试使用漫反射光源或环形光、穹顶光，减少镜面反射。对于激光传感器，可以调整激光发射器和接收器的角度，以优化信号接收。

    • 使用特定波长激光：对某些半透明材料，选择不易穿透的特定波长激光或红外光源可能更有效。

    • 表面处理：在不影响产品功能和外观的前提下，考虑在检测区域进行临时性消光喷涂，但这会增加生产成本和工序。

    • 多传感器融合：结合不同原理的传感器，例如同时使用3D激光传感器和2D相机，分别获取形貌和灰度图像信息进行互补。

• 问题2：缺陷类型多样且形态不一，传统算法难以应对。

  • 原因及影响：注塑件缺陷种类繁多，如划痕、麻点、缩孔、流痕、黑点等，它们的形状、大小、深度各不相同，且可能与产品本身的纹理、标记相似。传统基于阈值、边缘检测等规则的图像处理算法，很难灵活适应这种多样性，极易产生误判（把正常纹理误认为缺陷）或漏检（未能识别出异常缺陷）。

  • 解决建议：

    • 引入深度学习：这是处理复杂、多变缺陷的有效方案。通过训练大量的正常和缺陷样本，让深度学习模型自动学习缺陷特征，避免了人工编写复杂规则的困境。

    • 增量学习与模型优化：随着生产过程中新缺陷的出现，及时收集新样本并对模型进行增量训练和优化，保持模型的适应性和准确性。

    • 建立缺陷样本库：标准化缺陷的分类和标注，为深度学习模型提供高质量的训练数据基础。

• 问题3：生产线速度快，检测节拍跟不上。

  • 原因及影响：现代工业生产线追求高效率，注塑件的生产节拍可能非常快。如果检测设备的采样速度、数据传输速度或图像处理算法的运算速度不足，就无法在产品通过检测区域的短暂时间内完成所有数据采集和分析，从而导致产品漏检或生产线停滞。

  • 解决建议：

    • 选用高性能设备：选择高采样频率的传感器和具备高速处理能力的图像处理平台。

    • 优化算法和硬件加速：采用更高效的图像处理算法，并利用FPGA或GPU等硬件加速技术来缩短处理时间。

    • 流水线式检测：将复杂的检测任务分解到多个检测工位，每个工位负责部分缺陷的检测，或采用线扫描相机一次性获取宽幅数据，减少扫描时间。

• 问题4：环境光干扰。

  • 原因及影响：车间内部的照明灯、窗外的自然光，甚至是其他设备的光线，都可能进入机器视觉系统的相机或传感器，形成不必要的噪声，降低图像的信噪比，从而影响缺陷识别的准确性。

  • 解决建议：

    • 物理遮蔽：在检测区域安装防护罩或遮光罩，最大程度地隔离外部环境光。

    • 滤光片应用：在相机镜头前安装窄带滤光片，只允许传感器发射的特定波长的光线通过，滤除其他杂散光。

    • 选择抗干扰强的传感器：一些传感器本身就具备较强的抗环境光辐射能力。

    • 光源优化：确保检测光源的强度远高于环境光，使目标信号足够强。

第4部分：应用案例分享

机器视觉技术在注塑件表面缺陷检测中的应用非常广泛，以下是一些典型的行业案例：

• 汽车零部件制造：用于检测汽车内饰件，如仪表盘、门板、中控面板等塑料部件的表面是否存在划痕、麻点、注塑不均匀或毛刺等缺陷，确保最终产品的外观质量和消费者满意度。

• 消费电子产品生产：在手机、平板电脑、智能穿戴设备等产品的塑料外壳和按键制造中，机器视觉系统可快速识别微小的麻点、划痕、飞边和色差，保障产品的高端质感和功能完整性。

• 医疗器械行业：注射器、药瓶、手术工具手柄等塑料医疗部件对表面洁净度和完整性有极高要求。机器视觉用于检测细微裂纹、异物、气泡或表面粗糙度，确保产品符合医疗安全标准。

• 家电产品制造：冰箱、洗衣机、空调等白色家电的塑料面板、按键及内部结构件，通过机器视觉检测其表面缺陷和尺寸精度，提升产品整体外观和使用寿命。